摘要

基于高斯混合模型的运动检测与阴影消除算法研究

作者(年代):李华

在计算机视觉领域，对于序列图像的运动目标检测是其研究的重要方向之一;在生活的各个领域都有广阔的研究前景。在此基础上，本文对复杂场景运动目标检测进行了深入分析，给出了高斯模型改进形式，采用固定学习率学习方差，并设置下限阈值，针对新型算法，根据不同的混淆范围，采用不同的更新方式，最后通过实验验证，可以得到新型算法处理质量和速度明显快于传统算法。将高斯混合模型与HSV颜色空间阴影消除方法相结合，对高斯混合模型的参数进行修改，使其阴影消除效率大大提高，得出单纯在HSV颜色空间进行阴影消除方法会出现较大偏差，而采用高斯混合模型学习方法与HSV颜色空间阴影消除方法相结合则更接近于实际应用。因此，本文提出的算法具有良好的有效性和时效性。