基于混合高斯建模方法的运动目标检测方法研究与实现毕业论文
基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法
频做进一步处理（ 编码、 目 标跟踪、目标分类、 目标行为 理解等） 的基础。运动 目标检测方法主要有光流计算法、
帧间差分 法和 背景 减除法 ３ ， 中，背景减 除法 是 目前 种 其 研 究最 多、 用最广 泛 的方法 。 应 文献 ［ 提 出的 自适应 混合 １ ］
ＤＯＩ １ ． ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８ ０２１ ． ５ ： Ｏ３ ９ｊｓ ．０ ０３ ２ ． １ ．８０ ９ ．ｓ ２ ４
１ 概 述
运 动 目 检测 是视频 图像分 析 的重 要部 分 ， 是对视 标 也
和空 间上对像 素进行 建模 ， 减少 了环境 的干 扰 ， 强 了混 增
合高斯模型的自适应性。 然而， 这些方法对运动速度变化
型的 目 标检测算法 。引入背景学 习参数 ，结合前一帧 的检测结果 自适应地更新背景 ， 从而提取完整 的运动 目标 。利用像素 的八连通 区域信 息抑制噪声 ， 提高算法在复杂环境中的稳定性 。实验结果表 明，与传统检测方法相 比，该算法能够在复杂环境中准确地 检测 出短暂停滞 的
运 动 目标 。
ａｅ ｓｕｉｉｅ ｏ ｓ ｐ ｒｓ ｏｓ ｓａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｔ ｔｂｉｔ ｎ ｔｅ ｃ ｍｐｅ ｎｖｒｎ ｅ ｔ ｅ ｅａ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓａ ｅ ｉ ｐｅ ｅ ｔｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｕｔ ｒａ ｉ ｔｌ ｄ ｔ ｕ ｐ ｅｓ ｎ ｉｅ ｚ ｎ ｍｐ ｏ ｅ ｉ ｓ ｓ ａ ｌｙ ｉ ｈ ｏ ｌｘ ｅ ｉｏ ｍ ｎ ．Ｓ ｖ ｒ ｌｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｒ ｍ ｌｍ ｎｅ ｉ ｎ ｈｅｒ ｓ ｌ ｓ
ＳＵＮ ｉｇａ ，ＬＩＨ ｏ Ｙ － ｎｇ ｎｇ， ＺＨ ＡＮ Ｇ ｏ Ｈ ｎｇ— ｉ ｙ ｎｇ
改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法
改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法郭伟;高媛媛;刘鑫焱【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)013【摘要】针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法.将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的双影现象,改进的混合高斯模型自适应地调整了高斯模型的分布数量,提高了背景的描述精度.分情况讨论了物体的运动状态并分别设置不同的学习率,改善了对运动缓慢目标的检测效果.实验结果表明结合后的算法能对运动目标进行准确检测,对复杂场景有较好的适应性.%Aim at the disadvantages of traditional mixture Gaussian model in moving object detection, an improved moving object detection method based on mixture Gaussian model is proposed. It solves the problem affected by the illumination mutations and the traditional frame difference is easily affected by double shadow which combines the improved mixture Gaussian model and four-frame subtraction. The improved mixture Gaussian model adjusts the numbers of the Gaussian distribution adaptively and improves the accuracy of the background description. This paper discusses the motion state of the object and different learning rates are set to improve the effect of slow-moving object detection. Experimental results show that the combined algorithm candetect moving object accurately and has better adaptability in complex scenes.【总页数】6页(P195-200)【作者】郭伟;高媛媛;刘鑫焱【作者单位】辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城 125105;辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城 125105;辽宁工程技术大学软件工程学院,辽宁兴城125105【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于改进的混合高斯模型的运动目标检测算法 [J], 李旭健;张丛静2.基于SVD的改进混合高斯模型弱小运动目标检测算法 [J], 王军;李云伟;王恺睿3.一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法 [J], 朱善良;王浩宇;高鑫;赵玉;谢秋玲;周伟峰;杨树国4.基于改进的混合高斯模型运动目标检测算法研究 [J], 范超男; 李士心; 张海; 郭荣5.基于改进的混合高斯模型运动目标检测算法研究 [J], 范超男; 李士心; 张海; 郭荣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《基于混合高斯模型的运动目标检测技术研究》
《基于混合高斯模型的运动目标检测技术研究》一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测技术作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，在智能监控、智能交通、人机交互等众多领域具有广泛的应用前景。
混合高斯模型作为一种常用的背景建模方法，在运动目标检测中发挥着重要作用。
本文将重点研究基于混合高斯模型的运动目标检测技术，分析其原理、方法及优势，以期为相关领域的研究提供参考。
二、混合高斯模型原理混合高斯模型是一种统计学习方法，用于描述像素值随时间变化的概率分布。
该模型将每个像素点的灰度值或颜色值建模为一个高斯分布，通过学习背景的统计特性，将背景建模为多个高斯分布的混合。
当有运动目标出现时，这些目标的灰度值或颜色值将偏离背景的高斯分布，从而实现对运动目标的检测。
三、基于混合高斯模型的运动目标检测方法基于混合高斯模型的运动目标检测方法主要包括以下几个步骤：1. 初始化背景模型：在视频序列的初始阶段，建立每个像素点的初始高斯模型。
通常选取前几帧图像作为背景模型的训练样本。
2. 更新背景模型：在后续的视频帧中，根据每个像素点的实际观测值与高斯模型的匹配程度，对背景模型进行更新。
对于与高斯模型匹配的像素点，认为其属于背景；对于不匹配的像素点，则认为其属于运动目标。
3. 运动目标检测：根据更新后的背景模型，对每个像素点进行分类。
当某个像素点的灰度值或颜色值偏离背景的高斯分布时，即可判断该像素点属于运动目标。
通过阈值设定和连通域分析等方法，实现对运动目标的准确检测。
四、混合高斯模型的优势与挑战混合高斯模型在运动目标检测中具有以下优势：1. 能够有效适应复杂多变的背景环境，如光照变化、阴影干扰等；2. 具有良好的实时性，能够快速更新背景模型并实现运动目标的实时检测；3. 算法简单易实现，适用于各种硬件平台。
然而，混合高斯模型在运动目标检测中也面临一些挑战：1. 当背景中存在动态变化时，如树叶摇摆、水面波动等，容易导致误检和漏检；2. 对于快速运动的物体或与背景颜色相近的物体，检测效果可能不佳；3. 算法参数的选择对检测效果具有较大影响，需要根据具体应用场景进行优化。
《基于混合高斯模型的运动目标检测技术研究》
《基于混合高斯模型的运动目标检测技术研究》一、引言运动目标检测作为计算机视觉和智能监控系统的重要研究领域，已经广泛应用于安全监控、人机交互和智能交通等领域。
基于混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的运动目标检测技术是当前的研究热点。
该技术利用图像序列中的统计信息对运动目标进行建模和检测，对于提高运动目标检测的准确性和实时性具有重要意义。
本文将详细探讨基于混合高斯模型的运动目标检测技术的相关研究内容。
二、混合高斯模型的基本原理混合高斯模型是一种概率统计模型，它将多个高斯分布模型按照一定的权重组合起来，用于描述一个动态系统的状态。
在运动目标检测中，我们将视频图像序列的每一个像素值视为一个动态变化的时间序列，使用混合高斯模型对其进行建模。
每个高斯模型描述了一个特定的分布情况，并按照不同的权重组成整体的混合模型。
三、基于混合高斯模型的运动目标检测技术基于混合高斯模型的运动目标检测技术主要包括背景建模、前景提取和目标跟踪等步骤。
首先，通过训练阶段建立每个像素的高斯分布模型；其次，利用该模型将视频中的像素进行分类，确定哪些像素属于背景、哪些属于前景；最后，利用合适的目标跟踪算法实现运动目标的追踪和轨迹分析。
四、研究现状及问题分析尽管基于混合高斯模型的运动目标检测技术在多个领域已经得到了广泛应用，但仍存在一些问题和挑战。
首先，对于复杂场景下的背景建模问题，如何准确地将背景和前景进行分离是一个难题。
其次，在目标跟踪过程中，由于光照变化、阴影遮挡等因素的影响，容易出现误检和漏检的问题。
此外，如何进一步提高算法的实时性和准确性也是该领域亟待解决的问题。
五、技术改进与优化策略针对上述问题，本文提出以下技术改进与优化策略：1. 优化背景建模算法：通过引入更多的高斯分布模型来描述复杂的背景变化，提高背景建模的准确性。
同时，采用动态调整高斯模型的权重和方差的方法，以适应不同场景下的背景变化。
改进混合高斯模型的运动目标检测算法
改进混合高斯模型的运动目标检测算法Moving object detection algorithm of improved Gaussian mixture modelFor the traditional Gaussian mixture model cannot detect complete moving object and is prone to detect the background as the foreground region ，an improved algorithm was proposed for moving object detection based on Gauss mixture model. The Gaussian background model mixed with improved frame difference method for integration ，distinguished the uncovered background area and moving object region ，which could extract the complete moving object. To give a larger background updating rate of uncovered background area ，the background exposure of regional influences was eliminated. In complex scene ，it used the method of replacement by background model to improve the stability of the algorithm. The experiments prove that the improved algorithm has been greatly improved in the aspects of adaptability ，accuracy ，real-time ，practicality and so on，and can correctly and effectivelydetect moving object in the situation with variouscomplicated factors.Gaussian mixture model ；moving objectdetection ；frame difference method ；uncovered background area ；background update rate0 引言随着社会经济的发展和城市化进程的加快，日益增长的交通容量的需求已经对现有的交通能力及管理设备造成了巨大压力。
一种基于三帧差分和混合高斯模型的运动目标检测方法
一种基于三帧差分和混合高斯模型的运动目标检测方法在视频运动目标检测中，混合高斯模型是一种目前较常用的建模方法。
针对混合高斯模型实时性不强等缺陷，文章提出了一种基于三帧差分和混合高斯建模的运动目标检测方法。
实验证明，这种算法在自适应性、实时性、正确率等方面都有了很大改进，并且可以减少部分的噪声。
标签：三帧差分；混合高斯模型；帧运动量；运动目标检测引言随着监控技术的快速发展，人们安全意识的普遍提高，监控摄像头早已遍布大街小巷，对视频运动目标的检测和提取成为了重要的研究方向。
运动目标检测是指在视频序列中提取与背景存在相对运动的目标，是进行目标追踪、目标识别等处理的基础。
目前常用的运动目标检测方法主要分为三类[1]，包括光流法、帧间差分法和背景减除法。
其中光流法利用运动目标随时间变化的矢量特征检测运动区域，能够在摄像机运动的情况下检测出目标，但计算复杂、硬件要求较高。
帧间差分法[2]用图像时间序列相邻的帧图像相减，通过相减后的差分图像获取运动轮廓，计算简单，实时性较强。
背景减除法[3]则需要预先构建背景，通过当前帧图像和背景相减所得差分图像检测运动目标，能较准确提取目标，但对背景变化敏感，如光照变化、树枝摇动都能引起背景变化，需及时更新背景，所以背景模型的建立至关重要。
Stauffer和Crimson提出的混合高斯模型背景建模（GMM）[4-6]，是目前一种较常用的背景建模方法，该方法具有较强的鲁棒性，但对运动物体在场景中静止或者静止物体的突然运动检测失效，并且有着初始学习速度慢、学习速率固定等缺陷。
针对帧间差分法和背景减除法的不足，提出了一种基于三帧差分和混合高斯建模的运动目标检测方法，通过三帧差分所得差分图像统计帧运动量，根据帧运动量的变化自适应调节混合高斯模型的学习速率，实验证明新方法在实时性、自适应性、正确率等方面都有了改进。
1 基本方法1.1 算法思想本文算法主要由帧间差分法、运动量统计、混合高斯建模、背景提取和更新、形态学处理等部分组成。
一种基于混合高斯模型的运动目标检测新算法
１ 混合高斯背景模型
Ｓ ｔ ａ ｕ ｆ ｆ ｅ ｒ 等人 提 出 的混合 高 斯 模 型 用 Ｋ个 高 斯 分 布混 合模 拟 像 素 点 的 背 景 值 Ｊ ， 对 于像 素 点 （ ，
） 在 时刻属 于背 景 的概率 为 ：
用 最多 的运 动 目标 检 测 算 法 ， 它 先将 当前 图像 与 背 景 模型 进行 比较 ， 找 出在 一 定 阈值 限制 下 当前 图像 中 出现 的偏 离背 景模 型值 较 大 的那 些 像 素 ， 再 对 图 像 进行 二值 化 处 理 ， 从 而 提 取 出 前 景 图像 ， 然 而 这
第１ ３卷 第 １ ４期 ２ ０ １ ３年 ５月 １ ６ ７ ｌ 一１ ８ １ ５ （ ２ ０ １ ３ ） １ ４ — ４ ０ ７ ０ － ０ ５
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ １ ．１ ３ Ｎｏ ．１ ４ Ｍａ ｙ ２０１ ３
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ
动 目标检测 算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算 法和三 帧差法各获 得一 幅前 景 图像 ， 然 后将两 幅 图像进行 逻辑或 运
算； 再对获得的 图像进行 自适应 中值滤波处理 ， 并利用 连通域 阈值面 积去噪 法除去剩余 的噪声 ， 最终 提取 出运 动 目标 。实验
仿真结果表 明， 利用该方 法可 以有效地提高运动 目标 的检测率。 关键词 混合高斯模型 三帧差法 逻辑或运算 自适应 中值滤波
⑥
２ ０ １ ３ Ｓ ｃ ｉ ． Ｔ ｅ ｃ ｈ ． Ｅ ｎ ｇ ｒ ｇ ．
一
种基于 混合高斯模型的运动 目标检 测 新 算 法
一种基于混合高斯模型的运动目标阴影检测策略
一种基于混合高斯模型的运动目标阴影检测策略李鹏【摘要】The object division and shadow detection technology of video is one of key research directions in computer vision .A shadow elimination strategy was put forward based on GMM .First, suspected shadow was decided by colour angle under the HSV color model , then the moving targets together with suspected shadow were modeled with GMM so as to eliminate the true shadow .The experi-ments suggested that the strategy was capable of detecting and eliminating the shadow accompanied with moving targets which in envi -ronments with different light .The experiments results demonstrated the good robustness of the strategy that would ensure continuity and accuracy during targets detection at the same time .%视频的目标分割与阴影检测技术是计算机视觉领域中最主要的研究方向之一。
基于混合高斯模型，提出一种双重阴影检测策略。
先通过HSV模型下的颜色夹角确定疑似阴影，再对运动目标和疑似阴影进行混合高斯建模从而消除实际阴影。
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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Visual C++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。
矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。
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。
聞創沟燴鐺險爱氇谴净。
关键词:运动目标检测；OpenCV；混合高斯背景模型ABSTRACTMoving target detection is the foundation of computer vision research field, which is still to remove the background from an image sequence region, the prospect of a motion area detected and extracted, how effectively the target of interest, such as human, material and other foreground objects from a complex scene carved out, and make the appropriate test target behavior, is hot and difficult computer vision research.残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。
In this paper, the video image reading, image processing such as Gray did a brief explanation, and respectively, mean filter, median filter and Gaussian filter three different methods to compare the advantages and disadvantages of each method, At the same time proposed to use a Gaussian filter. Finally, build in Visual C ++ 6. OpenCV software 0 of design, using a mixed Gaussian background modeling methods to achieve the detection of moving targets.酽锕极額閉镇桧猪訣锥。
In the background of the various modeling methods, Gaussian mixture background model with its simple, flexible and efficient characteristics of a classical method in the field, can be a good influence to eliminate background small perturbations generated by the moving target detection, more accurate moving objects detected in complex environments, robust and real-time.彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。
Key Words: Moving Object Detection; OpenCV; The background model謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。
目录1 绪论.......................................................................................................... - 0 -厦礴恳蹒骈時盡继價骚。
1.1 研究背景和意义............................................................................ - 0 -茕桢广鳓鯡选块网羈泪。
1.2 国内外研究现状与发展趋势........................................................ - 0 -鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。
1.2.1 国内外研究现状.................................................................. - 0 -籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。
1.2.2 研究的热点.......................................................................... - 3 -預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。
1.3 研究内容........................................................................................ - 3 -渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。
1.4 本章小结........................................................................................ - 3 -铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。
2 视频图像检测预处理.............................................................................. - 4 -擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。
2.1 视频读取........................................................................................ - 4 -贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。
2.2 图像灰度化.................................................................................... - 6 -坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。
2.4图像去噪......................................................................................... - 6 -蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。
2.4.1 中值去噪.............................................................................. - 7 -買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。
2.4.2 均值去噪.............................................................................. - 8 -綾镝鯛駕櫬鹕踪韦辚糴。
2.4.3 高斯去噪.............................................................................. - 9 -驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。
2.5本章小结....................................................................................... - 10 -猫虿驢绘燈鮒诛髅貺庑。
3 运动目标检测算法研究........................................................................ - 11 -锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。
3.1 几种常见的运动目标检测方法的介绍...................................... - 11 -構氽頑黉碩饨荠龈话骛。
3.1.1 光流法................................................................................ - 11 -輒峄陽檉簖疖網儂號泶。
3.1.2 背景减除法........................................................................ - 12 -尧侧閆繭絳闕绚勵蜆贅。
3.1.3 帧间差分法........................................................................ - 13 -识饒鎂錕缢灩筧嚌俨淒。
3.2 基于自适应高斯背景模型的目标检测...................................... - 14 -凍鈹鋨劳臘锴痫婦胫籴。
3.2.1 单高斯背景模型................................................................ - 14 -恥諤銪灭萦欢煬鞏鹜錦。
3.2.2 混合高斯背景模型............................................................ - 14 -鯊腎鑰诎褳鉀沩懼統庫。
3.3本章小结....................................................................................... - 15 -硕癘鄴颃诌攆檸攜驤蔹。
4 基于混合高斯背景建模方法的运动目标检测.................................... - 16 -阌擻輳嬪諫迁择楨秘騖。
4.1 OpenCV介绍................................................................................ - 16 -氬嚕躑竄贸恳彈瀘颔澩。