4164.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測中陰影去除算法的研究與實(shí)現(xiàn) 畢業(yè)設(shè)計(jì)

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1、學(xué)本科畢業(yè)論文本科生畢業(yè)論文運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測中陰影去除算法的研究與實(shí)現(xiàn)ResearchandrealizationoftheshadowremovingalgorithmforMovingobjectdetection學(xué)院名稱：計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院專業(yè)班級：通信工程學(xué)生姓名：指導(dǎo)教師姓名：指導(dǎo)教師職稱：副教授27學(xué)本科畢業(yè)論文2010年6月27學(xué)本科畢業(yè)論文運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測中陰影去除算法的研究與實(shí)現(xiàn)摘要隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、電子技術(shù)、通信技術(shù)的發(fā)展，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為安全防衛(wèi)的一種重要手段正在越來越受到人們

2、的重視。由于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有監(jiān)控能力強(qiáng)、安全隱患少、節(jié)省人力物力資源的優(yōu)點(diǎn)。因此，在交通、銀行、賓館、商場等重要場所的監(jiān)控中有廣泛的應(yīng)用前景。本文首先綜合介紹了智能監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀，然后對靜止攝像機(jī)監(jiān)控下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測、陰影的檢測和去除等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了比較深入的研究。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻處理的第一步，具有非常重要的地位。本文首先對目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法進(jìn)行了概括，在詳細(xì)研究了幾種目標(biāo)檢測方法的基礎(chǔ)上，確定了目標(biāo)檢測中較好的一種方法，即基于混合高斯模型的方法，用這個(gè)算法來提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

3、。由于日照和燈光等外來因素的影響，造成了提取的運(yùn)動(dòng)前景中往往含有陰影。因此，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影檢測與去除對于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、分類和識(shí)別等后期處理都是一個(gè)關(guān)鍵性問題。由于陰影的存在，會(huì)給上述后期處理帶來干擾甚至失敗。為了去除目標(biāo)前景的陰影，本文首先分析了陰影產(chǎn)生的機(jī)理，了解陰影的特征和人類的視覺特征，針對這些特征以及總結(jié)和分類目前己有的各類陰影檢測算法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于RGB顏色模型的陰影檢測算法。通過實(shí)驗(yàn)對本文的算法進(jìn)行了驗(yàn)證，證明了該算法能夠很好地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影以及將陰影去除，而且易于實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：視

4、頻監(jiān)控；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測；混合高斯模型；RGB顏色模型；陰影去除27學(xué)本科畢業(yè)論文ResearchandrealizationoftheshadowremovingalgorithmforMovingobjectdetectionAbstractDevelopmentofthecomputervisiontechnology,theelectronicandthecommunicationtechnology,hasmadetheintelligentvisualsurveillancesystemanincre

5、asinglyimportantsafedefenseway.Becauseithasadvantagesofhigherqualityandlessneedofinvestment.Soithascheerfulprospectintheapplicationsofsurveillancefortraffic,bank,hotel,shopping,etc.Bothitshistoryandcurrentsituationissummarizedhere,then,aresearchwasmadeforth

6、ekeytechnologyofthesegmentationofmovingobjectsandthedetectionandremovalofshadows.Astheinitialstageinthevisualdataprocessing,movingobjectdetectionisakeypoint.Aftercarefullystudyofmovingobjectdetectionmethodsusedpresently,amorereliablealgorithmisdetermined,th

7、atis,themixedGaussmodel.Itwasadoptedtodetectmovingobjects.Asexternalfactorssuchassunlightandlightingeffects，resultinginextractionofmovingforegroundoftencontainshadow.So,shadowsdetectionandeliminationofmovingobjectsisessentialtothepost-processingsuchasobject

8、stracking,classificationandrecognition.Theexistenceofshadowwillallowtheabove-mentionedpost-processingtofail.Inordertoremovetheshadowofobjectforeground,thispaperfirstanalyzethemechanismoftheshadowproduc