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基于混合高斯的背景建模与更新算法的研究与实现

作　者: 陈雪莹
导　师: 韩铁民
学　校: 东北大学
专　业: 计算数学
关键词: 混合高斯背景建模背景更新运动目标检测智能视频监控
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

在计算机视觉、智能视频监控领域,视频图像的运动目标检测结果,将对运动目标分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响.对运动目标进行有效分割是序列图像分析的基础性工作,是当今国内外学者研究的热点问题.本文对复杂场景的背景建模与基于混合高斯的运动目标检测进行了较为深入的研究,并着重研究了应用广泛的混合高斯背景建模与更新问题.本文的主要工作如下：1.对混合高斯背景建模与更新理论作了比较系统全面的推导、实验与分析；2.对典型的背景建模与更新算法进行了研究,具体研究了单高斯背景模型与混合高斯背景模型算法,并通过实验进行了比较；3.针对背景建模不准确的问题,提出了一种新的混合高斯参数初始化方法,并考虑了均值和方差的不同特点、每个点对背景的置信度以及新获取的帧和背景模型的相关性,对混合高斯经典背景更新算法进行了改进；4.在应用改进的混合高斯背景模型进行前景检测的基础上,经过一系列后期处理如形态学处理、连通区域标注、滤波处理、目标定位、运动区域合并及目标标识后,实现了运动目标检测；5.实现了基于混合高斯背景建模与更新的运动目标检测在智能监控中的实际应用,如物体移动检测和物体徘徊检测.

全文目录

摘要  5-6
英文摘要  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 背景建模在智能视频监控领域的应用  10-13
    1.2.1 背景差分法  11-12
    1.2.2 连续帧间差分法  12-13
    1.2.3 光流法  13
  1.3 存在的问题  13-14
  1.4 本文的结构安排  14-17
第2章背景建模与更新算法研究  17-37
  2.1 引言  17-18
  2.2 背景建模与更新方法  18-21
    2.2.1 基于时间轴滤波的背景估计  18-19
    2.2.2 核密度的背景估计  19-20
    2.2.3 单高斯背景建模与更新  20-21
  2.3 混合高斯背景建模与更新  21-34
    2.3.1 EM算法基本原理  22-24
    2.3.2 混合高斯背景模型参数估计  24-30
    2.3.3 混合高斯背景建模与更新算法  30-34
  2.4 实验分析  34-36
  2.5 本章小结  36-37
第3章改进的混合高斯背景建模与更新算法  37-45
  3.1 引言  37-38
  3.2 典型的混合高斯背景建模与更新算法存在的问题  38-39
  3.3 改进的混合高斯背景建模算法  39
  3.4 改进的混合高斯背景更新算法  39-41
  3.5 实验分析  41-44
  3.6 本章小结  44-45
第4章基于混合高斯背景模型的运动目标检测在智能视频监控中的应用  45-53
  4.1 引言  45
  4.2 运动目标检测  45-50
    4.2.1 形态学处理  46
    4.2.2 标注连接分量、定位及噪声和区域滤波处理  46-48
    4.2.3 运动区域合并和目标标记  48-50
  4.3 基于混合高斯的运动目标检测应用举例  50-52
    4.3.1 物体移动检测  50-51
    4.3.2 物体徘徊检测  51-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章总结与展望  53-55
  5.1 总结  53
  5.2 展望  53-55
参考文献  55-59
致谢  59

基于混合高斯的背景建模与更新算法的研究与实现

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