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时间:2019-03-03
《基于混合高斯模型的目标检测与阴影去除算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterResearchofTargetDetectionandShadowRemoveAlgorithmBasedonGaussianMixtureByQingheShuiSupervisor:Prof.HaoliangLiMicroelectronicsandSolidStateElectronicsSchoolofInformationEngineeringApril2014原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行
2、研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:日期:年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本
3、人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:日期:年月摘要运动目标检测是计算机视觉技术领域中的重要内容,已经广泛应用于智能监控领域,目标检测的准确率直接影响到后续的目标跟踪和行为理解。混合高斯背景建模算法是一种广泛应用的经典运动目标检测方法,本文针对其背景模型生成速度慢的缺点,给出了新的模型参数更新方法,加快了背景生成速率;另外,为消除包含在运动前景中的光照阴影,给出一种适用于室外强光照阴影的阴影消除算法,与传统的算法比较,本文算法阴影去除效果好,提高了运动目标
4、检测的准确率;本文首先讨论帧间差分法、光流法和背景减除法三种运动目标检测算法,对比各算法优缺点及应用场合,分析选取背景减除法中的混合高斯模型作为背景建模基本方法。给出了一种改进的混合高斯建模方法,该方法采用自适应学习率参数取值策略,加快了初始背景的更新速率,通过实验仿真,本文算法能够在前30帧建立准确的背景模型,比传统算法加快了10帧;同时,在前景检测中设定面积阈值判别有效运动区域,消除了复杂场景下的不规则干扰。针对本文算法检测出的前景中包含光照阴影的问题,论文首先研究了基于颜色空间、颜色直方图、色彩特征不变量的三种阴影消除方法,发现这三种算法对强光照的适
5、应能力不强,在强光照下对阴影的消除率不高。然后基于此问题,给出了一种基于LoG边缘检测的阴影去除算法,利用运动物体边缘信息丰富而阴影区域内部无明显边缘的特点,分别提取检测出的运动前景内部边缘信息与二值化前景边缘,对两次提取出的结果做差值,最终消除光照阴影。最后的实验结果表明,本文算法的前景检测率和阴影去除率分别达到了88.97%和87.38%,有效的消除了光照阴影。关键字:运动目标检测;混合高斯模型;高斯.拉普拉斯边缘算子;阴影去除AbstractMovingtargetdetectiontechnology,whichhasbeenwidelyappli
6、edinintelligentmonitoring,isanimportantaspectinthefieldofcomputervisiontechnology.TheaccuracyrateofthetargetdetectiondirectlyaffectstheeffectofthefollowingtargettrackingandtheunderStandingofsubsequentacts.Asaclassicalmovingtargetdetectionmethod,Gaussianmixturebackgroundmodelingalg
7、orithmhasbeenwidelystudiedandapplied.AimingatthedisadvantageoflowspeedfortheGaussianmixturebackgroundmodelingalgorithm,thisarticle‘proposesanewbackgroundmodelparametersupdatingmethod,acceleratedthegenerationrateofthebackgroundmodel.Additionally,inordertoeliminatetheshadowscontaine
8、dintheforegroundregion,thisthesis
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