RGB与HSV结合的自适应背景去除算法

"联合两种颜色空间的自适应背景去除 .pdf" 本文主要探讨了一种创新的背景去除技术，该技术结合了RGB和HSV两种颜色空间，旨在提高背景去除的准确性和效率。作者李瑜伟，来自北京邮电大学信息与通信工程学院，提出的方法主要分为两大部分。 首先，系统的第一部分是初步分割阶段。在这个阶段，利用经典的高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）在RGB颜色空间内构建背景模型。GMM是一种统计建模方法，常用于背景建模，因为它能有效处理光照变化和背景的缓慢变化。通过分析视频帧中的像素值，GMM可以学习并代表静态背景的概率分布，从而区分出可能的前景物体。 然后，第二部分是基于HSV颜色空间的重分类。HSV，即色相、饱和度、亮度，相较于RGB，更符合人类视觉感知，能更好地处理颜色和光照的影响。在这个步骤中，对RGB初步分割的结果进行处理，包括噪声消除、阴影去除以及HSV值的校正。同时，考虑到像素与其相邻像素的关系，系统会进行邻域分析，以提高决策的准确性。这种方法有助于解决传统背景去除中常见的问题，如运动目标边缘的空洞和阴影未被正确去除。 背景去除在计算机视觉领域具有重要的应用价值，例如在视频监控、交通管理、视频会议等场景中。通过有效地提取运动目标，可以减少后续处理（如跟踪和识别）的计算负担，提高处理速度和准确性。文章中给出了背景去除目标的示例图像，展示了背景去除技术的直观效果。 关键词涵盖了背景去除、高斯混合模型、RGB和HSV颜色空间、重分类以及邻域像素处理，这些都是本研究的核心技术点。通过结合这两种颜色空间的特性，本方法为背景去除提供了新的解决方案，有望提升相关应用的性能。