基于高斯混合模型的圖像序列運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)研究.pdf

1、運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容，它對運(yùn)動目標(biāo)的分類、跟蹤及行為理解等后續(xù)處理產(chǎn)生重要影響，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能監(jiān)視系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像分析以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用。然而，針對不同的應(yīng)用場景，目前運(yùn)動目標(biāo)檢測方法由于算法復(fù)雜、耗時以及缺乏魯棒性，在實(shí)際的處理和應(yīng)用中受到了很大的限制。本文對背景建模以及運(yùn)動目標(biāo)的檢測的相關(guān)問題進(jìn)行了深入的研究，其中著重研究了高斯混合模型和陰影檢測與消除的問題。本文的主要研究工作如

2、下:
　　 (1)在對運(yùn)動目標(biāo)的檢測的基本方法的原理一一介紹的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了基于高斯混合模型進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測的方法，其中包括從像素模型的定義，像素模型參數(shù)的更新，到背景像素模型的建立的三個方面來分析如何通過高斯混合模型進(jìn)行背景建模，以及背景模型的更新過程中應(yīng)該注意到的問題。
　　 (2)給出了本文在計(jì)算當(dāng)前觀測值與背景像素距離時所采用的線性距離計(jì)算準(zhǔn)則和最大距離計(jì)算準(zhǔn)則以及如何通過訓(xùn)練模型計(jì)算得到閾值，此閾值用來判定

3、當(dāng)前觀測值是背景還是前景。
　　 (3)運(yùn)動目標(biāo)所產(chǎn)生的陰影是運(yùn)動目標(biāo)檢測中的一大難題，本文在分析陰影產(chǎn)生的原因以及陰影的特征的基礎(chǔ)上對國內(nèi)外主流的陰影檢測算法做了系統(tǒng)研究，詳細(xì)討論了基于色彩空間變換的陰影檢測的三種方法以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種將高斯混合模型和HSV色彩空間相結(jié)合的消除陰影的方法。
　　 (4)對基于高斯混合模型的運(yùn)動目標(biāo)檢測的算法做了一個總結(jié)，在MATLAB實(shí)驗(yàn)平臺上對拍攝到的室內(nèi)近距離的大物體進(jìn)行