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复杂场景下运动目标分割方法的研究

商炳楠  
【摘要】:近年来智能视频监控越来越成为计算机视觉领域的研究热点,它具有十分广泛的应用。智能视频监控主要包括运动目标检测、分割、跟踪、行为分析等几部分。其中目标分割是将视频序列图像中的运动目标分割出来,它是后续目标识别与行为分析的前提和基础。 基于视频的运动目标分割一直是国内外研究热点。针对视频场景背景存在变化、摄像机移动引起的背景运动、前景和背景颜色相似等情况下,经典的视频目标分割方法处理的效果并不理想。综合考虑时间复杂性和分割效果的有效性的问题,本文提出了复杂场景下改进的自适应混合高斯目标分割方法。 经典的Stauffer和Grimson提出的分割方法是对背景建立像素级混合高斯模型,根据方差和均值的变化情况判断当前像素点是否符合背景模型从而对当前像素点进行分割,并根据实际情况自适应地更新模型的参数。本文结合空间的相关性提出块级别的混合高斯模型方法,并加入颜色通道融合思想,使分割效果和算法的处理速度得到进一步的提高。 通过在静态、动态和有光照变化的复杂场景下对所提出的方法进行了多个视频目标分割实验,进行了大量的定性和定量分析,得出了不同场景下参数的选择方法,包括颜色通道、分块大小、学习速率、混合高斯模型个数。并通过与相关分割方法的对比实验结果证明本文方法有效、可行。


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