復(fù)雜背景條件下運動目標(biāo)彩色分割與陰影檢測算法研究

1、英文題目 △! g Q ! i ! h 盟＆星墨星壘! 殳hQ 墜．￡Q ! Q ! S 曼g 堡曼墜±壘! i Q 墜壘照魚墨魚墾亟Q 】型旦曼! 星魚! i 墜gQ ￡叢Q Y i 墜g Q 墜j 曼殳! 墨i 墮￡Q 堡p ! 星丕旦壘堡k g ! Q 墜墜亟論文提交日期至Q 曼壁生五旦f ! 日 論文答辯日期絲! ! ：￡：望論文評閱人2 0 1 0 年6 月l 1 日重慶郵電大學(xué)碩士論文 摘要摘要視頻監(jiān)控是當(dāng)前計算機

2、視覺的研究熱點，而運動目標(biāo)的分割和運動陰影的檢測是視覺監(jiān)控中的首要問題。運動目標(biāo)分割的目的是從圖像序列中將變化區(qū)域從背景圖像中分割出來。但是，在分割的過程中，運動陰影的存在會導(dǎo)致物體分割的形變或者使不同物體相互融合，為后續(xù)的高級處理帶來錯誤的結(jié)果，導(dǎo)致不能夠很好的跟蹤物體以及對物體的行為進行理解和描述。本文在總結(jié)和分析了國內(nèi)外相關(guān)研究工作的基礎(chǔ)上，針對復(fù)雜背景條件下運動目標(biāo)彩色分割的背景建模以及對運動陰影的檢測問題展開研究，主要研究內(nèi)容

3、和成果如下：首先，針對碼書背景建模對快速變化的復(fù)雜場景較敏感，魯棒性較差等缺點，對碼書背景建模進行了改進，利用混合高斯背景建模算法中的快速匹配思想，提出了一種基于卡爾曼濾波的碼書背景建模方法。實驗證明，在光照變化較劇烈和背景噪聲較多的情況下，該方法比傳統(tǒng)的混合高斯背景建模和碼書背景建模更具魯棒性和實時性。其次，在復(fù)雜背景條件下，針對傳統(tǒng)的運動陰影檢測算法中容易將前景目標(biāo)大面積的檢測為陰影的問題，提出了一種運動目標(biāo)陰影輪廓的兩步檢測算法。