基于自適應(yīng)混合高斯模型的運動目標檢測.pdf

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1、第42卷第5期2012年9月航空計算技術(shù)AeronauticalComputingTechniqueV01．42No．5Sep．2012基于自適應(yīng)混合高斯模型的運動目標檢測許宇1，張向東2，羅玉才2(1．空軍試飛試驗辦公室，北京100843；2．西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，陜西西安710071)摘要：隨著智能視頻監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展，為了在各種復(fù)雜場景下都能快速穩(wěn)定地檢測出運動目標，眾多研究者提出了很多解決方法。鑒于背景減除法自身在算法理論的復(fù)雜度小，且對不同場景適應(yīng)性強的優(yōu)點，成為運動目標檢測研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)方法。而在背景減除法的各種背景建模方法中，混合高斯模

2、型方法以其適應(yīng)性強、靈活高效的優(yōu)點成為該領(lǐng)域的經(jīng)典方法。詳細介紹了背景更新機制中常用的混合高斯模型，并據(jù)此研究了基于自適應(yīng)更新率的高斯背景建模方法，經(jīng)過對比試驗，論證了改進方法在建模速度上的大幅度提升。．關(guān)鍵詞：運動目標；檢測；混合高斯模型中圖分類號：0235文獻標識碼：A文章編號：1671—654X(2012)05—0071．04MovingTargetDetectionBasedonAdaptiveGaussianMixtureModelXUYul，ZHANGXiang．don92，LUOYu．cai2(1．AirForceFIight—testOffice，

3、Be彬ng100843，China；2．SchoolofTelecommunicationsEngineering，XidianUniversity，Xi’an710071，China)Abstract：Withthedevelopmentofintelligentvideosurveillance，manysolutionswereproposedtodetectmovingtargetsfromcomplexscenariosquicklyandstably．Inviewofitsadvantagesonsmalltheorycom-plexityandstr

4、ongadaptabilitytodifferentscenarios，backgroundsubtractionmethodbecamethebasicmethodformotiondetection．Inthebackgroundmodelingmethodsofbackgroundsubtraction，Gaussianmixturemodelistheclassicalmethodinthefieldforitsadaptability，flexibility，efficiency．ThispaperpresentGaussianmixturemodeli

5、nbackgroundupdatesmechanism，thenresearchedanewGaussianbackgroundmodelingmethodbasedonadaptiveupdaterate．Afteralotofcomparativetestsbetweenthetypicalalgorithmandthenewmethod，itcanbedemonstratethenewmethodgreatlyenhancesthespeedofmodeling．Keywords：movingtarget；detection；Gaussianmixturem

6、odel引言運動目標的檢測，是指從視頻序列中將變化的區(qū)域從相對靜止的背景圖像中提取出來的過程。運動區(qū)域的準確分割對于目標識別、跟蹤都非常重要，運動目標檢測是視頻序列圖像處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。鑒于背景減除法自身在算法理論的復(fù)雜度小，且對不同場景適應(yīng)性強的優(yōu)點，已經(jīng)成為運動區(qū)域檢測研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)方法。而混合高斯模型方法以其適應(yīng)性強、靈活高效的優(yōu)點成為該領(lǐng)域的經(jīng)典方法。然而，采用混合高斯模型方法檢測運動目標初始建模速度慢，無法在短時間內(nèi)克服干擾物體頻繁擺動，檢測出的運動目標含有大量陰影。針對這些問題，本文提出了自適應(yīng)更新率的改進混合高斯算法，在固定攝像機監(jiān)控室外場景的視頻序列

7、中，能快速準確地建立背景模型，檢測出含較少陰影的運動目標。1背景減除法背景減除法是一種有效的運動目標檢測算法，基本思想是利用背景的參數(shù)模型來近似背景圖像的像素值，將當前幀與背景圖像進行差分比較實現(xiàn)對運動區(qū)域的檢測，其中區(qū)別較大的像素區(qū)域被認為是運動區(qū)域，而區(qū)別較小的像素區(qū)域被認為是背景區(qū)域。背景日收稿日期：2012—07—02作者簡介：許宇(1973一)，男，四川樂治人，工程師，碩士，主要研究方向為計算機數(shù)字仿真。圖1背景減除法流程圖·72·航空計算技術(shù)第42卷第5期D女=I五(戈，Y)一B(z，Y)I(1)r0D。

8、前幀圖像，