改进混合高斯模型：井下目标检测新算法

"基于改进混合高斯模型的井下目标检测算法-论文" 本文主要探讨了在煤矿井下视频监控环境中，如何有效地进行目标检测。由于井下环境的特殊性，如图像质量差、噪声多、光照变化大，传统的混合高斯模型在执行目标检测时存在效率低、算法复杂度高和易受光照影响等问题。针对这些问题，论文提出了一种基于改进混合高斯模型的井下目标检测算法。 首先，为了改善图像质量，论文采用了改进的暗通道去雾算法。通过计算井下雾图的缩略图的暗通道图，并利用双线性插值恢复清晰图像，以此消除图像中的雾气影响，提升后续处理的准确性。 接着，算法在混合高斯模型基础上进行了优化，提出了改进的块建模策略。这一策略降低了建模的复杂度，提高了算法的运行速度。它通过将图像分割成多个小块来建模，使得每个块内的像素可以共享一个高斯模型，从而减少了计算量。 同时，结合三帧差分法，论文提出根据图像前景所占比例动态调整学习率。在高斯模型的前期和后期，分别采用不同的学习率，这样可以在光照变化时快速适应新的背景，减少光照变化对目标检测的干扰，提高建模的速度和精度。 实验结果显示，当光照发生突变时，该算法能更准确地描述检测对象，有效地抑制光照变化的影响。与传统的三帧差分法和混合高斯模型相比，该算法在处理速度上有了显著的提升，提升了目标检测的效率和准确性。 这篇论文贡献了一种适用于煤矿井下环境的高效目标检测方法，通过图像预处理、块建模策略以及自适应学习率，解决了光照变化对目标检测的挑战，为井下监控提供了更为可靠的解决方案。