智能视频监控中的背景减除算法研究

发布时间：2017-10-14 13:37

  本文关键词：智能视频监控中的背景减除算法研究

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【摘要】：背景减除(Background Substaction,BS)是指从复杂的场景中提取出感兴趣的前景区域。背景减除作为计算机视觉领域经典且关键的技术,在智能视频监控中得到了广泛的应用。在动态场景中,背景减除算法通过分析前景目标和背景之间的模态变化,来建立相应的前景和背景模型来拟合分布。背景建模的方法一般都建立在场景简单的基础之上,但是在实际的智能视频监控中,场景往往是复杂多变的,会存在光照变化、杂乱背景、阴影干扰等因素,均会给背景减除的准确率产生较大的影响。因此,研究背景减除算法具有重要的理论意义和应用价值。本文从概率密度模型与低秩近似两个方面研究了智能视频监控中的背景减除算法,通过深入探讨做出了如下贡献:1.深入研究了目前常用的背景减除算法,并在此基础上,研究了不定系数的混合高斯模型。通过实验仿真,对该算法与现有其他算法进行了对比分析。2.深入研究了现有的ViBe算法,从该算法存在的不足之处着眼,研究了一种改进的ViBe算法,从领域样本采样等方面进行了优化,在一定程度上提高了算法消除阴影、对抗光照突变干扰等的能力。3.深入探讨了基于低秩近似的背景减除算法,为了精确提取出前景目标并减少噪声的影响,研究了一种基于隐式低秩的背景减除算法,仿真实验结果表明,该算法能够很好地处理光照突变、噪声影响等干扰,能够完整地提取出动态场景中前景目标。
【关键词】：背景建模 ViBe算法 低秩近似
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
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本文编号：1031400