融合空间信息传播机制的背景差分方法研究

发布时间：2017-09-20 10:27

  本文关键词：融合空间信息传播机制的背景差分方法研究

  更多相关文章： 混合高斯模型 虚警 相机抖动 马尔可夫随机场 前景检测

【摘要】：背景差分是目前视频领域中运动检测最常用的一种方法,主要思想是比较视频图像序列中的当前帧和背景参考模型来检测目标,但是受内外条件变化的干扰,存在虚警、相机抖动等许多问题。因此,本文开发出一套新型背景差分算法,为视频分析领域的图像分割提供便捷、直观的工具,具有十分重大的现实意义。背景差分中最为经典的模型是混合高斯模型(简称GMM或MOG),它是一种基于背景建模实现的前景检测算法,能较好的分割背景,提取前景。本文以马尔可夫随机场(简称MRF)为理论基础,依据每个像素点的空间邻域信息,来改善混合高斯模型。我们提出的模型从时间分布拓展到时空分布。这个模型能快速有效的传播正确的背景信息,抑制错误的前景信息,从而提高前景检测的准确率。前景和背景的分割越准确,目标追踪的任务越有意义。本文的研究成功应用于虚警和相机抖动的实例,从而证明算法的准确性与鲁棒性,也为背景差分的研究提供了一个创新思路。
【关键词】：混合高斯模型 虚警 相机抖动 马尔可夫随机场 前景检测
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.3 研究内容及组织结构13-15
• 1.4 主要的创新点15-17
• 2 背景差分与背景模型17-31
• 2.1 背景初始化17-18
• 2.2 背景更新18-19
• 2.3 背景模型19-25
• 2.4 经典的背景模型25-28
• 2.5 小结28-31
• 3 基于MRF的时空数据分析31-39
• 3.1 马尔可夫随机场概论31-35
• 3.1.1 马尔可夫随机场31-32
• 3.1.2 马尔可夫随机场与图像的关系32-35
• 3.2 邻域系统35-36
• 3.3 小结36-39
• 4 融合空间信息传播机制的背景差分39-57
• 4.1 设计动机39
• 4.2 实现过程39-42
• 4.2.1 参数设置40-41
• 4.2.2 算法原理41-42
• 4.3 虚警和相机抖动的实例应用42-56
• 4.3.1 临界情况42-44
• 4.3.2 虚警的应用44-51
• 4.3.3 相机抖动的应用51-56
• 4.4 小结56-57
• 5 总结与展望57-59
• 5.1 工作总结57-58
• 5.2 研究展望58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 个人简历64
• 发表的学术论文64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：887524