基于混合高斯背景建模方法的运动目标检测毕业论文

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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,混合高斯背景模型以其简便、灵活、高效

2、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,theprospectofamotionareadetectedandextracted,howeffectivel

3、ythetargetofinterest,suchashuman,materialandotherforegroundobjectsfromacomplexscenecarvedout,andmaketheappropriatetesttargetbehavior,ishotanddifficultcomputervisionresearch.Inthispaper,thevideoimagereading,imageprocessingsuchasGraydidabriefexplanation,andrespectively,meanfilter,medianfilte

4、randGaussianfilterthreedifferentmethodstocomparetheadvantagesanddisadvantagesofeachmethod,AtthesametimeproposedtouseaGaussianfilter.Finally,buildinVisualC++6.OpenCVsoftware0ofdesign,usingamixedGaussianbackgroundmodelingmethodstoachievethedetectionofmovingtargets.Inthebackgroundofthevarious

5、modelingmethods,Gaussianmixturebackgroundmodelwithitssimple,flexibleandefficientcharacteristicsofaclassicalmethodinthefield,canbeagoodinfluencetoeliminatebackgroundsmallperturbationsgeneratedbythemovingtargetdetection,moreaccuratemovingobjectsdetectedincomplexenvironments,robustandreal-tim

6、e.KeyWords:MovingObjectDetection;OpenCV;Thebackgroundmodel目录1绪论........................................................................................................................................-1-1.1研究背景和意义..............................................................................

7、............................-1-1.2国内外研究现状与发展趋势......................................................................................-1-1.2.1国内外研究现状................................................................................................-1-1.2.2研究的热点....

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