一种改进的运动目标检测算法研究与实现

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要分支与基础,在军事、交通、工业以及生物医学等领域具有广泛的应用前景。但由于运动目标检测问题本身的复杂性,运动目标的检测与跟踪面临诸多挑战。背景差分技术是常用的运动目标检测方法,但对于动态场景的变化,如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。本文提出基于背景差分技术的一种有效的运动目标检测方法,对于解决这些问题是非常有帮助的,首先利用混合高斯模型建立背景模型,再实时更新背景模型,以适应视频本身和光线的变化,最后使用形态学方法消除噪声和背景扰动带来的影响。运动目标跟踪方面使用区域跟踪技术,并引入两个参数实现跟踪匹配,很好地处理了目标之间的相互遮挡问题。实验结果表明,该方法是快速有效,能够满足实时的需要。