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文檔簡介

1、復雜場景下運動目標的檢測是智能視頻監(jiān)控的重要的研究熱點之一,涉及到計算機視覺、圖像處理、視頻處理等多方面的理論,其研究有重要的理論意義和實用價值。 背景建模方法是運動目標檢測方法中應用最多也是最重要的一種方法。國內外很多學者對背景建模在理論上和實踐應用上進行了廣泛的研究和探索,并取得了許多研究成果,但是依然存在諸多的問題。本文在深入研究已有成果的基礎上,對背景建模方法進行了較為深入的研究,主要工作和研究成果總結如下: 本

2、文深入研究了高斯混合背景模型和非參數(shù)化背景模型,在理論上和實驗上對兩種方法進行對比,得出結論是非參數(shù)化模型的建模效果比高斯混合模型略好,但是由于其算法時間復雜度和空間復雜度都較高,因此高斯混合模型使用更加廣泛;此外,本文對這兩種建模方法后處理過程的陰影消除和去噪進行了研究,基于HSV顏色空間對陰影消除,取得了很好的效果;提出了一種快速簡單的去噪方法,即先計算所有潛在目標連通區(qū)域面積的大小,然后根據(jù)大小設定閾值來進行去噪,實驗證明這種方法

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