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单高斯模型论文：运动目标检测算法及其应用研究【中文摘要】现代社会正变得日益复杂,人们所面临的安全形势也越来越严峻。
在这种情况下,智能视频监控技术得到了广泛的应用。
作为智能视频监控技术中的关键底层技术,运动目标检测算法也受到了越来越多的科研工作者的关注,并逐渐成为计算机视觉技术中的热点研究课题之一。
论文首先介绍了课题的和国内外研究现状,并对国内外一些经典的运动目标检测算法做了研究,分析了它们各自的优点和不足。
论文对当前常用的几种运动目标检测方法——帧间差分法、光流场法、背景差分法的原理和流程作了详尽的分析,并对运动目标检测常用技术如图像处理、阴影去除、形态学处理、轮廓提取等相关知识做了普遍的研究。
论文着重研究了基于单高斯模型的运动目标检测方法。
论文首先介绍了单高斯模型的来源和传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法的原理,然后指出了传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法存在的“拖尾”问题,并分析了产生该问题的原因,由此引出了经过Koller等人改进后的基于单高斯模型的运动目标检测方法。
Koller等人的算法解决了传统算法的“拖尾”问题,但又产生了“鬼影”问题。
论文在对“鬼影”问题的产生原因作了深入分析的基础上,提出了动态的高斯模型更新策略,很好...【英文摘要】The modern society is becoming more and more complex. The security situation people face is becoming more and more serious. In this case, the intelligent videosurveillance technology has been widely used. As the key technology on intelligent video surveillance, algorithms on moving object detection have gotten more and more concern from researchers and become a hot research topic of computer vision technology gradually.First of all, this thesis introduces the research background and current situation i...【关键词】单高斯模型运动目标检测拖尾鬼影阴影消除【英文关键词】Single Gaussian model Moving objectdetection Trailing Ghost Shadow suppression【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】运动目标检测算法及其应用研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-15 1.1 课题的研究背景和意义9-10 1.2 国内外研究现状10-12 1.3 论文的研究内容12-13 1.4 论文的组织结构13-15第2章运动目标检测常用技术15-35 2.1 图像预处理15-18 2.1.1 图像噪声15-16 2.1.2 图像去噪16 2.1.3 均值滤波16-17 2.1.4 中值滤波17 2.1.5 高斯滤波17-18 2.2 运动目标检测常用算法18-27 2.2.1 运动目标检测算法概述18-21 2.2.2 帧间差分法21-23 2.2.3 光流法23-25 2.2.4 背景差分法25-26 2.2.5 三种常用运动目标检测方法的比较26-27 2.3 阴影去除方法27-29 2.3.1 阴影的形成机理27-28 2.3.2 阴影去除常用算法28-29 2.4 形态学处理29-32 2.4.1 膨胀与腐蚀29-31 2.4.2 开运算与闭运算31-32 2.5 OpenCV介绍32-34 2.5.1 OpenCV总览32-33 2.5.2 OpenCV常用函数33-34 2.6 本章小结34-35第3章基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法35-51 3.1 传统的单高斯模型35-39 3.1.1 高斯分布35-37 3.1.2 单高斯模型的建立37-38 3.1.3 单高斯模型的更新38-39 3.2 改进的单高斯模型39-45 3.2.1 更新率的选取39-40 3.2.2 更新策略的改进40-45 3.3 阴影检测45-48 3.3.1 基于色度畸变的阴影检测方法46-47 3.3.2 基于一阶梯度模型的阴影检测方法47-48 3.4 运动目标轮廓提取48-50 3.5 本章小结50-51第4章智能视频监控原型系统设计51-59 4.1 智能视频监控原型系统概况51-54 4.1.1 系统开发背景51-52 4.1.2 系统架构及主要模块52-53 4.1.3 系统监控原理53-54 4.2 视频智能分析模块54-56 4.2.1 视频智能分析工作流54-55 4.2.2 视频智能分析模块界面55-56 4.3 实验结果56-58 4.4 本章小结58-59第5章总结与展望59-61 5.1 总结59-60 5.2 展望60-61致谢61-62参考文献62-66攻读硕士期间发表的论文及科研情况66。
基于PPG信号的运动伪影去除算法研究进展摘要：随着移动健康监测设备的普及，基于光学心率监测技术的PPG （Photoplethysmogram）信号越来越受到关注。
在运动状态下，PPG信号容易受到运动伪影干扰，影响心率测量的准确性。
研究者们一直致力于开发有效的算法来去除运动伪影，以提高PPG信号的可靠性和稳定性。
本文将综述基于PPG信号的运动伪影去除算法的研究进展，包括传统的滤波方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：PPG信号；运动伪影；去除算法；深度学习1. 引言随着健康意识的提高和医疗技术的不断发展，移动健康监测设备在日常生活中得到了广泛的应用。
光学心率监测技术是其中一种常用的监测手段，通过对人体皮肤进行光照，利用反射光信号来获取心率和血氧饱和度等生理参数。
PPG信号作为光学心率监测技术的重要输出，广泛应用于便携式智能穿戴设备、家庭健康监测设备和医疗设备中。
2. PPG信号的特点PPG信号是一种反映皮肤微血管变化的光学信号，其主要特点包括脉搏波形和脉动信号。
通常情况下，PPG信号包括两个主要的波峰，对应于心脏的收缩和舒张过程。
通过检测这两个波峰之间的时间间隔，可以计算出心率和脉搏波速度等生理参数。
在运动状态下，人体的运动会导致皮肤微血管的位置和形状发生变化，从而产生运动伪影，使得PPG信号的波形发生变化，对心率测量造成干扰。
3. 运动伪影去除算法为了提高PPG信号的准确性和稳定性，研究者们提出了各种不同的运动伪影去除算法，主要包括传统的滤波方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
3.1 传统的滤波方法传统的滤波方法是最早应用于去除运动伪影的算法之一。
这些方法通常基于滤波器设计原理，包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器用于去除高频的噪声成分，高通滤波器用于去除低频的基线漂移成分，带通滤波器则同时去除高频和低频成分。
传统的滤波方法往往需要提前对信号的频谱特性有较为准确的了解，如果信号的特性发生变化，就需要重新设计滤波器，因此在处理运动伪影时并不十分有效。
基于视频图像的运动目标阴影去除方法南理勇;王建林【摘要】针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题，提出一种基于视频图像的阴影去除方法。
该方法在分析阴影产生机理的基础上，根据各像素点 YUV空间上的像素模型，计算出带有阴影的目标相对于背景的失真系数，再根据设定的阈值区分出目标的实际轮廓和阴影区域，从而将目标阴影去除。
实验结果表明，该方法能够快速检测和去除目标阴影，准确反映出目标的实际轮廓，并能够有效解决目标粘连问题。
%In the course of moving object detection, the shadow of objects may arise many problems, such as the distortion of the object shape, the adjacency between different objects and so on. To cope with these problems, a fast shadow removal method based on video image is proposed. By the computing model based on YUV color space , the distortion coefficient between moving object and background can be obtained, and then the shadow can be removed by this value. Finally, experimental results show that the method for shadow removal can detect the shadow and separate several joined objects correctly.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)013【总页数】3页(P53-55)【关键词】运动目标检测;阴影检测;阴影去除【作者】南理勇;王建林【作者单位】滨州学院信息工程系，山东滨州 256603;滨州学院信息工程系，山东滨州 256603【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为一种重要的安全防卫手段在各种场合得到了广泛的应用。
一种去除运动目标阴影的新方法摘要运动目标检测和追踪是视频监控和交通分析系统的关键问题。
然而由于运动目标产生的阴影也会被误检测为阴影。
本文的目的是提出一种检测和去除运动阴影的新方法，本文提出利用HSV颜色空间来提高阴影检测的精确度。
关键词阴影检测；HSV；背景提取0 引言视频监控系统和交通控制系统的基础任务是检测重要的目标（行人，车辆等），根据运动目标可以计算交通状况和行人轨迹等。
由于运动目标检测对于后续工作非常重要，这要求运动目标检测务必具有鲁棒性和精确性。
在目前运动目标检测的方法中，普遍存在检测不准确的问题，这严重影响了后续工作。
其中最为严重的问题是将阴影误认为运动目标。
视频中阴影像素随运动目标一起运动。
因此视频中所有运动的点与伴随物体运动的阴影极有可能都被视作运动物体。
而且，阴影与物体相互连接，会造成运动物体的形状严重失真，这对于依靠几何性质对物体分类以及判断运动物体的位置都产生了干扰。
另外，如果阴影将两个不同的物体相连，将会导致将不同物体划归同一物体。
有很多算法也用于检测运动阴影，但是这些算法的精确度不够[1，2]。
为了防止由于阴影所产生的监控问题，我们提出了一种阴影检测和去除的方法。
这种方法基于HSV颜色空间。
实验证明在HSV空间检测阴影非常有效，比之前的大部分算法都有很大的提高。
1基于HSV的阴影检测为了解决阴影问题我们利用HSV空间来检测阴影而不是利用RGB[1]空间。
在本文中，我们先对前景背景分离，找到包含阴影的运动目标信息，再利用HSV 模型辨别真正的运动前景和运动目标所产生的阴影。
我们尝试了多种背景建模方法，其中混合高斯模型是最具有鲁棒性，并且被应用最多。
第二步就是本文重点提出的HSV模型下的阴影检测方法。
1）混合高斯模型(GMM)前景背景分离为了检测运动目标，首先需要提取背景，利用当前帧和背景的区别进行帧差，得到运动目标和其所产生的阴影。
我们利用著名的混合高斯模型（GMM）提取背景算法[3]。
JIANGSU UNIVERSITY
本科生毕业论文
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现Research and realization of the shadow removing algorithm for
Moving object detection
学院名称：计算机科学与通信工程学院
专业班级：通信工程0602班
学生姓名：汪雅洁
指导教师姓名：宋雪桦
指导教师职称：副教授
2010年6月
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁
指导教师：宋雪桦职称：副教授
摘要随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段正在越来越受到人们的重视。
由于智能视频监控系统具有监控能力强、安全隐患少、节省人力物力资源的优点。
因此，在交通、银行、宾馆、商场等重要场所的监控中有广泛的应用前景。
本文首先综合介绍了智能监控系统的发展历史和现状，然后对静止摄像机监控下的运动目标检测、阴影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。
运动目标检测作为智能视频监控系统中视频处理的第一步，具有非常重要的地位。
本文首先对目前运动目标检测方法进行了概括，在详细研究了几种目标检测方法的基础上，确定了目标检测中较好的一种方法，即基于混合高斯模型的方法，用这个算法来提取运动目标。
由于日照和灯光等外来因素的影响，造成了提取的运动前景中往往含有阴影。
因此，运动目标的阴影检测与去除对于运动目标跟踪、分类和识别等后期处理都是一个关键性问题。
由于阴影的存在，会给上述后期处理带来干扰甚至失败。
为了去除目标前景的阴影，本文首先分析了阴影产生的机理，了解阴影的特征和人类的视觉特征，针对这些特征以及总结和分类目前己有的各类阴影检测算法的基础上，提出了一种基于RGB颜色模型的阴影检测算法。
通过实验对本文的算法进行了验证，证明了该算法能够很好地检测出运动目标的阴影以及将阴影去除，而且易于实现。
关键词：视频监控；运动目标检测；混合高斯模型；RGB颜色模型；阴影去除
Research and realization of the shadow removing algorithm for
Moving object detection
Abstract Development of the computer vision technology, the electronic and the communication technology, has made the intelligent visual surveillance system an increasingly important safe defense way. Because it has advantages of higher quality and less need of investment. So it has cheerful prospect in the applications of surveillance for traffic, bank, hotel, shopping, etc.
Both its history and current situation is summarized here, then, a research was made for the key technology of the segmentation of moving objects and the detection and removal of shadows.
As the initial stage in the visual data processing, moving object detection is a key point.After carefully study of moving object detection methods used presently, a more reliable algorithm is determined, that is, the mixed Gauss model. It was adopted to detect moving objects.
As external factors such as sunlight and lighting effects，resulting in extraction of moving foreground often contain shadow. So, shadows detection and elimination of moving objects is essential to the post-processing such as objects tracking, classification and recognition. The existence of shadow will allow the above-mentioned post-processing to fail. In order to remove the shadow of object foreground, this paper first analyze the mechanism of the shadow produced, understand the characteristics of the shadow and the human visual characteristics, then, a method of shadow detection based on the RGB color model is proposed on the basis of these characteritics and the summary and analysis for various shadow detection. We have conducted many experiments to verify the proposed approach. The results show that the algorithm can detect moving targets to remove the shadow, and easy to implement.
Key words Visual Surveillance; Moving Object Detection; Mixed Gaussian Model; RGB color model; Shadow Removal。
