基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

摘要：

基于高斯混合模型,提出了一种自适应的运动目标检测算法.首先,根据各像素点的像素值的集中程度,自适应地选择高斯分布的个数对背景模型进行学习与更新,再通过背景差分获取差分图像;其次,在对图像二值化的过程中,提出了一种改进的自动调整阈值的方法,用以对差分图像的像素进行分类后分别进行阈值化分割,这样就能得到前景目标;接着采用形态学重构的方法对阴影进行有效消除,从而使前景目标分割的效果得到有效的提高.实验证明,该方法具有较好的鲁棒性和检测效果,同时也具有较好的自适应性,特别是在检测目标本身灰度变化比较大等特殊情况下,更能体现出本算法的优越性.

关键词：混合模型、图像、形态学

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅重点科技攻关资助项目:基于移动互联网和物联网的家庭保健中心研究132102210101

在线出版日期：2014-09-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：318-321