运动目标检测算法研究：基于背景减除与混合高斯模型的改进

"这篇论文是厦门大学硕士研究生陈燕萍的研究成果，专注于基于背景减除的运动目标检测算法。论文详细探讨了这一领域的现状、基本算法及其改进方法，特别是混合高斯模型的应用和优化。" 文章的核心内容围绕以下几个知识点展开： 1. 运动目标检测：这是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及在连续的视频帧中识别和定位运动物体。这种技术是后续目标识别和追踪的前提。 2. 背景减除法：这是一种常见的运动目标检测方法，通过创建或学习静态背景模型，然后与每一帧图像对比，找出与背景不符的像素作为潜在的运动目标。 3. 混合高斯模型：论文重点研究了混合高斯模型在背景建模中的应用。这种模型能更好地适应复杂的背景变化，通过组合多个高斯分布来表示背景，提高了检测的准确性。 4. 算法改进：作者提出了一种改进的混合高斯模型，针对摄像头抖动进行了补偿，通过正方形邻间像素比较算法估计图像移动，减少了抖动对检测的影响。 5. 阴影检测与抑制：考虑到阴影可能干扰目标检测，论文引入了基于高斯分布的阴影检测方法，快速有效地消除阴影，提升算法的实时性。 6. 后处理技术：为了提高检测效果的准确性，对混合高斯背景模型可能遗漏的背景扰动进行了额外处理，同时利用图像二值形态学进行后处理，通过连通区域分析来精确定位目标区域。 7. 关键词：反映了论文的重点，包括背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型以及摄像头抖动补偿，这些都是论文深入研究的技术点。 这篇论文深入研究了运动目标检测领域的基础算法，并提出了一系列创新的改进策略，旨在提升算法在实时性和准确性上的表现，特别是在复杂背景和摄像头抖动条件下的应用。这些研究成果对于视频监控、自动驾驶、无人机导航等领域具有重要的理论和实际价值。