本文選題：運動目標(biāo)檢測 + 自適應(yīng)�。� 參考：《江蘇科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：針對復(fù)雜環(huán)境下傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法不能夠準(zhǔn)確檢測出運動目標(biāo),容易將運動陰影誤檢為運動目標(biāo)的問題,提出一種基于改進自適應(yīng)混合高斯模型與顏色空間相結(jié)合的目標(biāo)檢測與陰影去除方法.該方法通過三幀差分獲取當(dāng)前幀目標(biāo)的粗略區(qū)域,使用改進混合高斯模型方法區(qū)分出包含陰影的運動區(qū)域與背景顯露區(qū)域,采用不同的自適應(yīng)更新策略更新建模參數(shù);然后進一步利用基于YUV顏色空間特性去除陰影;最后通過形態(tài)學(xué)處理提取出準(zhǔn)確的運動目標(biāo)區(qū)域.對比實驗表明,所提方法不僅能夠有效抑制陰影和光照變化的影響,而且具有良好的實時性.
[Abstract]:In view of the problem that the traditional target detection method in complex environment can not accurately detect moving target, it is easy to misdetect moving shadow as moving object. A new method of target detection and shadow removal based on improved adaptive mixed Gao Si model and color space is proposed. In this method, the rough region of the current frame target is obtained by three frames difference, and the moving region with shadow is distinguished from the background exposure region by using the improved mixed Gao Si model, and the modeling parameters are updated by different adaptive updating strategies. Then the shadow is removed based on the color space characteristic of YUV, and the accurate moving target region is extracted by morphological processing. The experimental results show that the proposed method not only can effectively suppress the influence of shadow and illumination changes, but also has good real-time performance.
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：江蘇科技大學(xué)高級人才基金資助項目(35020902)
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：1818967