復(fù)雜背景建模方法及其在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、復(fù)雜場(chǎng)景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控的重要的研究熱點(diǎn)之一，涉及到計(jì)算機(jī)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(shí)用價(jià)值。 背景建模方法是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法中應(yīng)用最多也是最重要的一種方法。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)背景建模在理論上和實(shí)踐應(yīng)用上進(jìn)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(chǔ)上，對(duì)背景建模方法進(jìn)行了較為深入的研究，主要工作和研究成果總結(jié)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(shí)驗(yàn)上對(duì)兩種方法進(jìn)行對(duì)比，得出結(jié)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(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都較高，因此高斯混合模型使用更加廣泛；此外，本文對(duì)這兩種建模方法后處理過程的陰影消除和去噪進(jìn)行了研究，基于HSV顏色空間對(duì)陰影消除，取得了很好的效果；提出了一種快速簡(jiǎn)單的去噪方法，即先計(jì)算所有潛在目標(biāo)連通區(qū)域面積的大小，然后根據(jù)大小設(shè)定閾值來進(jìn)行去噪，實(shí)驗(yàn)證明這種方法