基于视频图像的运动目标检测与阴影去除算法研究

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2、个人或集体己经发表的研究成果，化不包含其他己申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本巧究所做的贡献均己在论文中做了明确的说巧并亲示了谢意。。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任学位论文作者签名指导教师签名：曰亂冰Ｍ６柄ｉ曰期如辜／钟刈西华大学学位论文版权使用披权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，在校攻读学位期间论文王作的知识产权属于西华大学，同意学枚保留并向国泉有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查閑和借阅，西＾入有关数据库进行检索华大学可１乂将本论

3、文的全部或部分内容编，可采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）．学位论文作者签名指导教师签名；曰期：＞／？Ｓ曰說以！城名玲碑叫啤ClassifiedIndex:UDC:XihuaUniversityMasterDegreeDissertationTheResearchofMovingObjectDetectionandShadowEliminationBasedonVideoImageryCandidate:GuoJunMajor:ControlEngineeringStud

4、entID:212013085210002Supervisor:Prof.WangPingJune,2016摘要作为视频图像运动目标分析技术的基础，视频图像运动目标检测与阴影去除已经成为智能监控系统、行为识别与理解系统以及人机交互系统的一个重点研究项目。其任务是将我们关心的运动目标尽可能不失真的从复杂的背景场景中提取出来，为后续进行的目标跟踪、行为识别以及场景理解等打下基础。然而，由于复杂视频场景扰动比较频繁，使得前景提取和阴影去除算法的实时性和精确性要求得不到满足。为此，本文提出了一种改进的前景提取和阴影去除算法，主要研究工作如下：第一，对于

5、前景检测模块，本文将实时性最好的帧差分法与检测精度最高的混合高斯背景建模加以组合，提出了一种改进的混合高斯背景建模算法。首先改进算法采用了一种新的滤波方法进行图像预处理，该方法根据图像中像素点的LBP值来判断是否对其进行邻域均值滤波，可以在不模糊化图像边缘信息的情况下，去除大部分图像噪声；其次改进算法在背景模型初始化中使用了新的方法来提高背景的初始化效果，该方法将初始第1、11、21、⋯、（10N-9）帧图像对应坐标像素值作为初始均值分别赋给背景模型的N个高斯分布，从而提高了背景初始化效果；最后算法使用帧差分法来进行背景建模区域提取，通过相邻七

6、帧的第一帧、第四帧差分结果和第四帧与第七帧差分结果进行叠加，提取到足够的背景建模区域，然后对该区域内像素进行混合高斯背景建模，达到降低背景建模时间的效果。通过实验验证，本文算法在达到混合高斯背景建模前景检测效果的同时还缩短了平均每帧处理时间，提高了系统的运行速度。第二，对于阴影去除模块，在综合分析比较各种阴影去除算法优缺点的情况下，根据场景背景纹理特征清晰与否提出了两种阴影去除算法。首先，对于背景纹理特征清晰的场景，对被检测为运动前景的像素点进行LBP值计算，并与背景图像中对应像素点的LBP值进行比较，两值相等，则判定该点为阴影点；其次，对于背

7、景纹理特征不清晰的场景，对提取的前景图像和当前图像的前景所在区域图像分别进行边缘提取并作差，即可得到去除阴影后的前景目标的边缘检测图。这两种算法都具有计算量小、检测效果精确的优势，并通过实验分别对两种背景场景视频进行了前景阴影检测与去除，证明了算法的有效性。第三，对本文算法中的难点进行了总结，并对各个算法的不足之处进行了展望。关键词：运动目标检测；阴影去除；背景减除法；帧差分法；混合高斯背景建模IAbstractAsabasisofmovingtargetvideoanalysistechnology,videomovingtargetdete

8、ctionandshadowremovalhasbecomeakeyresearchprojectofintelligentmonitoringsys