基于混合高斯建模方法的运动目标检测方法研究与实现

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时间:2018-12-14

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1、摘要运动目标检测是计算机视觉研究领域的基础,它是从图像序列中去除静止的背景区域,将运动区域的前景检测并提取出来,如何有效地把感兴趣的目标如人、物等前景目标从复杂场景中分割出来,并对目标行为做出相应的检测,是计算机视觉研究的热点和难点。本文对视频图像读取、图像灰度化等处理过程做了简单的阐述,并分别对均值滤波、中值滤波和高斯滤波这三种不同的滤波方法进行比较,分析各种方法的优缺点,同时提出使用高斯滤波方法。最后利用搭建在VisualC++6.0上的OpenCV软件进行设计,使用混合高斯背景的建模方法实现对运动目标的检测。在背景的各种建模方法中,混合高

2、斯背景模型以其简便、灵活、高效的特点成为该领域的经典方法,能够很好消除背景的微小扰动对运动目标检测所产生的影响,比较准确地检测出复杂环境下的运动目标,具有较好的鲁棒性和实时性。关键词:运动目标检测;OpenCV;混合高斯背景模型ABSTRACTMovingtargetdetectionisthefoundationofcomputervisionresearchfield,whichisstilltoremovethebackgroundfromanimagesequenceregion,theprospectofamotionareadete

3、ctedandextracted,howeffectivelythetargetofinterest,suchashuman,materialandotherforegroundobjectsfromacomplexscenecarvedout,andmaketheappropriatetesttargetbehavior,ishotanddifficultcomputervisionresearch.Inthispaper,thevideoimagereading,imageprocessingsuchasGraydidabriefexpla

4、nation,andrespectively,meanfilter,medianfilterandGaussianfilterthreedifferentmethodstocomparetheadvantagesanddisadvantagesofeachmethod,AtthesametimeproposedtouseaGaussianfilter.Finally,buildinVisualC++6.OpenCVsoftware0ofdesign,usingamixedGaussianbackgroundmodelingmethodstoac

5、hievethedetectionofmovingtargets.Inthebackgroundofthevariousmodelingmethods,Gaussianmixturebackgroundmodelwithitssimple,flexibleandefficientcharacteristicsofaclassicalmethodinthefield,canbeagoodinfluencetoeliminatebackgroundsmallperturbationsgeneratedbythemovingtargetdetecti

6、on,moreaccuratemovingobjectsdetectedincomplexenvironments,robustandreal-time.KeyWords:MovingObjectDetection;OpenCV;Thebackgroundmodel目录1绪论11.1研究背景和意义11.2国内外研究现状与发展趋势11.2.1国内外研究现状11.2.2研究的热点31.3研究内容41.4本章小结42视频图像检测预处理52.1视频读取52.2图像灰度化62.4图像去噪72.4.1中值去噪82.4.2均值去噪92.4.3高斯去噪102.

7、5本章小结113运动目标检测算法研究123.1几种常见的运动目标检测方法的介绍123.1.1光流法123.1.2背景减除法133.1.3帧间差分法133.2基于自适应高斯背景模型的目标检测143.2.1单高斯背景模型153.2.2混合高斯背景模型153.3本章小结154基于混合高斯背景建模方法的运动目标检测174.1OpenCV介绍17-I-4.2图像二值化184.3形态学运算184.3.1图像腐蚀194.3.2图像膨胀194.3.3开运算和闭运算194.3.4形态学运算的部分代码204.3.5形态学处理的效果图204.4混合高斯背景建模的流程

8、图...............................214.5利用混合高斯模型进行背景建模224.5.1混合高斯背景模型的建立及初始化22

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