运动目标检测：背景减除算法与改进的混合高斯模型

"这篇资源是厦门大学陈燕萍硕士论文，研究了基于背景减除的运动目标检测算法，特别关注了混合高斯模型，并提出了改进算法以提高实时性和准确性。主要内容涉及典型背景减除算法的分析、混合高斯模型的应用与优化、摄像头抖动补偿算法以及阴影检测与抑制策略。" 在运动目标检测领域，背景减除是一种广泛采用的技术，它通过区分前景和背景来识别运动物体。本论文主要讨论了背景减除算法在解决运动目标检测问题上的关键挑战，如部分背景扰动、遮掩问题、前景孔洞、目标丢失和阴影问题。这些挑战需要算法具备鲁棒性，能够适应环境变化并精确区分前景与背景。 典型的背景减除算法有多种，例如W4模型。W4模型由Haritaoglu等人提出，利用每个像素的最大灰度值、最小灰度值和最大邻间差分值来构建背景模型。新输入的像素值如果落在这些预估值的范围内，则被认为是背景。然而，这种模型在应对复杂背景和动态变化时可能会遇到困难。 论文作者对现有的几种背景减除算法进行了深入研究，包括基于像素特征和区域特征的方法。特别地，作者选择了混合高斯模型作为基础，因为它能更好地模拟复杂的背景变化。通过改进混合高斯模型，提高了算法在实时应用中的表现，降低了误检率，增强了稳定性。 为了应对摄像头抖动导致的图像不稳定，作者提出了优先级及分区域的正方形邻间像素比较算法。该算法通过比较像素之间的相似性来补偿抖动，减少了图像抖动对运动目标检测的负面影响。 针对阴影问题，论文提出了利用高斯分布描述阴影的检测和抑制算法，加快了阴影消除的速度，从而提升了算法的实时性。 在后处理阶段，论文还涉及了对未处理背景扰动的进一步处理，通过匹配前景像素和周围像素来减少错误检测，提高了检测效果的准确性。此外，利用图像二值形态学处理检测结果，通过计算连通区域的面积等特性，更加精确地确定了目标区域。 这篇论文详细探讨了背景减除算法在运动目标检测中的应用，并提出了一系列改进策略，旨在提高检测的准确性和实时性，对于理解和优化此类算法具有重要价值。