【摘 要】
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本文在系统分析智能监控系统的现状和发展基础上,对静止摄像机监控固定场景的下的运动目标检测、阴影及鬼影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。运动目标检测是跟
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本文在系统分析智能监控系统的现状和发展基础上,对静止摄像机监控固定场景的下的运动目标检测、阴影及鬼影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。运动目标检测是跟踪、分类和识别的基础。本文详细讨论了目前常用的运动目标检测算法,利用文中提出的定性评价标准对应用比较广泛的各类目标检测算法的实验结果进行了定性分析和对比;最后确定采用混合高斯模型的背景差方法来提取运动目标。为了去除目标前景的阴影,在总结和分类已有的各类阴影检测算法的基础上,提出了一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法,并提出去除阴影的后处理方法;然后利用定量和定性评价标准对已有和新提出的阴影检测算法实验结果进行对比分析,实验证明,提出的算法在阴影检测率和区分率等方面都得到了提高,具有较强的鲁棒性。为了消除背景差算法经常出现的鬼影问题,通过分析目标前景块边缘区域像素分布,提出了一种基于直方图匹配的鬼影检测算法,并对背景中的遗留物体进行检测。通过实验结果表明,本文提出的算法可以快速有效的检测并去除鬼影,同时克服了已有鬼影算法的缺陷。
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