基于背景减除的运动目标检测算法研究

"基于背景减除的运动目标检测算法研究" 本文深入探讨了运动目标检测这一关键的计算机视觉领域，特别是在自动视频监控系统中的应用。随着摄像头的广泛部署，自动视频监控的需求日益增长，以减轻人力资源的压力并提高信息分析的效率。运动目标检测是视频监控系统的基础，它涉及到从连续图像序列中分离出运动对象，以便后续进行目标分类、目标跟踪和行为理解。 运动目标检测的挑战在于如何准确、实时地识别出运动对象，同时克服由摄像头抖动、天气、光照变化、阴影以及背景物体运动等因素引起的干扰。现有的检测方法包括帧间差分法、光流法和背景减除算法，每种方法都有其适用的场景和权衡，如可靠性和实时性。 本文的作者陈燕萍，针对硕士学位的研究，专注于基于背景减除的运动目标检测算法。作者首先分析了不同背景减除算法的优缺点，然后选择了混合高斯模型为基础的算法，并对其进行了改进以适应复杂背景下的实时应用。改进之处包括引入优先级和分区域的正方形邻间像素比较算法，以补偿摄像头的抖动影响，以及采用高斯分布进行阴影检测和抑制，以提高阴影消除的效率。 在后处理阶段，算法通过匹配备选前景像素以减少误检，结合图像二值形态学处理，进一步提高了目标区域的准确性。关键词包括背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型和摄像头抖动补偿，这些都是本文研究的核心内容。 这篇硕士论文对基于背景减除的运动目标检测算法进行了全面研究，提出了一系列创新性的改进措施，旨在提高算法的实时性、可靠性和准确性，对于实际的视频监控系统设计具有重要的理论和实践价值。