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改进的混合高斯模型及阴影消除方法

陈雷; 张荣国; 胡静; 刘焜
中国知网
合肥工业大学; 太原科技大学计算机科学与技术学院

摘要

为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量和提高阴影消除的准确性,提出了一种选择性地更新混合高斯模型和基于亮度变化消除阴影的方法。首先,在各个高斯分布进行更新之前,先将其权值与不属于背景的高斯分布的比重进行比较,若前者较大,则此高斯分布不更新,反之则更新;然后,在阴影消除时,将亮度的变化程度作为阴影检测阈值的一个因子,以使其随亮度变化自适应地做出调整。最后,将该方法与传统方法在室内外视频条件下进行了实验对比,结果表明该方法的计算时间约为传统方法的1/3,阴影消除更加准确。

关键词

运动目标检测 自适应 背景减除 阈值 混合高斯模型 阴影消除 moving object detection adaptive background subtraction threshold Gaussian mixture model shadow elimination