室内环境运动目标检测对比：卡尔曼滤波与改进高斯算法

该资源是一篇来自重庆邮电大学的硕士论文，主要研究室内环境下运动目标的检测和跟踪，特别是针对室内灯光条件下的目标提取。论文对比了混合高斯背景建模、卡尔曼滤波算法与作者提出的改进算法在处理室内灯光运动目标时的效果，并通过实验展示了在室内灯光稳定和剧烈变化条件下的应用。 正文: 这篇硕士论文深入探讨了计算机视觉领域中的关键问题——运动目标检测和跟踪，尤其是在多摄像头视频监控系统中的应用。由于单个摄像头的局限性，多摄像头系统成为广泛需求，而如何在不同摄像头间识别并连续跟踪同一运动目标成为挑战。 论文首先关注的是运动目标检测的基础——背景建模。传统的混合高斯背景建模方法在快速光照变化和背景噪声较大的情况下表现不够理想。为解决这一问题，论文提出了一种结合卡尔曼滤波的改进型混合高斯背景建模方法。这种方法提高了模型对于光照变化的鲁棒性，能更准确地检测出较小和密集的运动目标，同时减少误检和拖影现象。 在实验部分，论文展示了两种不同的室内灯光环境：一是稳定的室内灯光环境，二是灯光突然剧烈变化的环境。通过对比原始视频、混合高斯背景建模、卡尔曼滤波以及改进算法的结果，证明了改进算法在目标检测上的优势。在稳定灯光环境下，虽然混合高斯背景建模能较好地检测目标，但仍有少量噪声；卡尔曼滤波则存在拖影问题；而采用改进算法，结果更加理想，能够有效地识别和分离出运动目标。 此外，论文还涉及到了多摄像头视频的图像融合技术，以及基于此的运动目标连续跟踪。这部分工作对于构建多摄像头监控系统具有重要意义，因为它确保了目标在不同摄像头之间切换时仍能被正确识别和跟踪，从而实现运动目标的精确、连续监控。 这篇论文贡献了一种改进的混合高斯背景建模方法，结合卡尔曼滤波增强了在复杂光照条件下的运动目标检测能力，这对于提升视频监控系统的性能和实用性具有实际价值。同时，它还为多摄像头环境下的目标跟踪提供了理论和技术支持。