基于自適應(yīng)混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè).pdf

1、智能監(jiān)控在各種場(chǎng)合的應(yīng)用越來越廣泛，而作為是智能視頻監(jiān)控的關(guān)鍵部分，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)也成了人們的研究重點(diǎn)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的好壞直接影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類、跟蹤、行為理解等后續(xù)處理。針對(duì)這方面的研究非常有理論意義，也非常有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是一個(gè)融合了圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、模式識(shí)別等多學(xué)科的技術(shù)，其方法也非常多，但不管使用什么方法，人們總是致力于尋找一種準(zhǔn)確性、快速性和魯棒性都比較好的算法。本文使用自適應(yīng)混合高斯模型的方法，其宗旨是

2、解決場(chǎng)景的復(fù)雜多變，是一種能夠自動(dòng)適應(yīng)場(chǎng)景變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其目標(biāo)標(biāo)定準(zhǔn)確率在90％以上。
　　 本文在多種場(chǎng)景下以靜止攝像機(jī)拍攝的視頻為研究對(duì)象，在獲取背景、更新背景、目標(biāo)標(biāo)定、去除陰影、目標(biāo)估計(jì)、霧雨污染圖像復(fù)原等技術(shù)上展開了研究。本文主要做了如下工作：
　　 1、對(duì)比幾種基礎(chǔ)的圖像預(yù)處理算法，得出中值濾波在計(jì)算速度和效果上較優(yōu)，再結(jié)合其它算法比較好的地方對(duì)中值濾波進(jìn)行改進(jìn)，使之對(duì)高斯噪聲也有比較好的抑制效果。