基于混合高斯模型的运动目标检测算法优化与改进

本篇文档主要讲解的是关于计算机视觉中的"闭运算"概念及其在目标检测领域的应用。闭运算在图像处理中是一项关键操作，特别是在基于背景减除的运动目标检测算法中。闭运算通过先膨胀后腐蚀的方式，有助于填充图像中的小空洞、连接邻近物体并平滑边界，同时保持目标区域的总体位置和形状不变。其数学表达式S = X·B表明，通过对原始图像X进行二值化处理后，用结构元素B进行操作，结果集合S是X与经过映射和平移后的B在图像中的交集，用于填补图像细节并增强目标检测的准确性。 文章首先介绍了闭运算的基本原理，指出它在弥补图像中断裂、平滑边界的实用性。接着，文档聚焦于背景减除的运动目标检测，这是目标识别和跟踪技术的基础。作者陈燕萍的硕士学位论文深入研究了几种典型算法，如基于混合高斯模型的方法，通过性能分析和比较，选择了适合复杂背景实时应用的算法，并对其进行了改进，以提升算法的实时性和可靠性。 论文的核心创新包括： 1. 提出了一种基于优先级和分区域的正方形邻域像素比较算法，用于补偿摄像头抖动，减少因抖动对运动目标检测的干扰。 2. 利用高斯分布描述阴影，设计了一种阴影检测和抑制算法，优化了阴影消除过程，提高了算法的实时性。 3. 在后处理阶段，针对混合高斯背景模型可能存在的背景扰动，通过匹配候选前景像素和周围像素，降低了误报的可能性，增强了检测结果的准确性。 4. 结果采用图像二值形态学处理，通过计算连通区域的面积等方法，进一步细化目标区域，确保检测结果的精确性。 关键词：闭运算、背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型、摄像头抖动补偿。整个研究围绕着如何通过优化算法策略来提高运动目标检测的精度和实时性，对于从事图像处理和计算机视觉领域的研究人员具有重要的参考价值。