【摘 要】
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在计算机视觉和图像处理中,运动目标检测一直都是重要的研究方向,运动目标检测是目标获取、目标跟踪和目标行为分析的基础工作,运动目标检测使用范围十分广泛,比如在计算机视
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在计算机视觉和图像处理中,运动目标检测一直都是重要的研究方向,运动目标检测是目标获取、目标跟踪和目标行为分析的基础工作,运动目标检测使用范围十分广泛,比如在计算机视觉系统、智能监控技术和视频的压缩和传输等。然而,对于不同的应用场景,运动目标检测方法的不足是算法复杂度高和稳定性差,导致了运动目标检测在应用和研究中遇到了很多问题。本文对运动目标检测和背景建模的方法进行了详细的阐述,针对阴影和混合高斯背景模型更新率固定给检测结果造成的影响,提出了改进的方法。对于以上问题本文的研究工作有:(1)对运动目标检测的常用算法进行了讨论分析。由于背景建模对于运动目标检测中有十分重要的作用的,所以本文重点分析讨论了高斯背景建模,其中包括单高斯背景模型与混合高斯背景模型基本原理和性能对比。(2)由于运动目标产生的.阴影对运动目标检测的影响很大,所以本文首先分析了阴影产生的原因和特点,同时分析了以前学者对阴影检测算法所做的工作;然后重点分析了基于不同色彩空间去检测和消除阴影的方法以及优缺点,基于HSV颜色空间提出了阴影检测与消除的方法。(3)对于混合高斯模型的原理进行了重点的探讨,并给出了其基本的算法过程。分析了混合高斯模型中参数的设定对混合高斯模型建模的不同影响,针对混传统的混合高斯模型中背景模型更新率固定的不足之处,通过改进固定更新率实现了自适应背景变化进行运动目标检测的方法。经过实验,本文提出的方法在检测准确率上高于传统的方法,对相关研究和应用有一定的借鉴作用。
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