基于混合高斯的背景建模與陰影抑制算法研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，將對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分類(lèi)、跟蹤及行為理解等后續(xù)處理產(chǎn)生重要影響。對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行有效分割是序列圖像分析的基礎(chǔ)性工作，是當(dāng)今國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的背景建模與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了較為深入的研究，并著重研究了應(yīng)用廣泛的混合高斯背景模型與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的陰影抑制問(wèn)題。本文的主要工作如下： 1.針對(duì)混合高斯模型理論分析不系統(tǒng)，算法之間相互比較不全面等問(wèn)題，在分析總結(jié)大量參

2、考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)混合高斯模型進(jìn)行了比較系統(tǒng)的推導(dǎo)、實(shí)驗(yàn)與分析。 2.在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有的幾種背景建模典型算法，從處理速度、對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的需求、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果三方面進(jìn)行比較，給出了比較結(jié)論。 3.對(duì)國(guó)內(nèi)外目前主流的陰影檢測(cè)與抑制算法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，并進(jìn)一步完成了分類(lèi)比較與實(shí)驗(yàn)分析。 4.針對(duì)混合高斯背景模型計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性較差的問(wèn)題，提出一種快速的混合高斯背景建模算法，該算法根據(jù)各像素點(diǎn)顏色值出現(xiàn)的混亂

3、程度不同采取不同的高斯函數(shù)參數(shù)更新機(jī)制，大量實(shí)驗(yàn)表明，該算法能在保證背景建模與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果的同時(shí)，使混合高斯模型的處理速度有了較大提高。 5.提出一種新的基于混合高斯模型的陰影抑制算法。該算法先利用陰影在HSV顏色空間的特點(diǎn)，判斷被檢測(cè)為運(yùn)動(dòng)前景的像素值是否為疑似陰影，再用混合高斯陰影模型對(duì)所有疑似陰影值進(jìn)行聚類(lèi)，然后完成陰影抑制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于混合高斯模型的陰影抑制算法可更有效地抑制陰影對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的影響，