基于改进高斯模型的目标检测与阴影去除方法

发布时间：2018-04-29 07:20

  本文选题：运动目标检测 + 自适应　； 参考：《江苏科技大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：针对复杂环境下传统目标检测方法不能够准确检测出运动目标,容易将运动阴影误检为运动目标的问题,提出一种基于改进自适应混合高斯模型与颜色空间相结合的目标检测与阴影去除方法.该方法通过三帧差分获取当前帧目标的粗略区域,使用改进混合高斯模型方法区分出包含阴影的运动区域与背景显露区域,采用不同的自适应更新策略更新建模参数;然后进一步利用基于YUV颜色空间特性去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域.对比实验表明,所提方法不仅能够有效抑制阴影和光照变化的影响,而且具有良好的实时性.
[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.
【作者单位】： 江苏科技大学机械工程学院;
【基金】：江苏科技大学高级人才基金资助项目(35020902)
【分类号】：TP391.41;TN948.6

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本文编号：1818967