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基于混合高斯模型的运动检测及阴影消除算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
在视频监控中，运动检测是一个重要的任务。运动检测能够在视频帧中识别出运动的物体，从而达到目标跟踪、入侵检测、行为分析等复杂应用的目的。然而，在运动检测中，阴影也是一个非常棘手的问题。阴影的存在会对识别对象造成干扰，甚至被误判为目标，进而影响应用的效果。因此，如何准确地检测运动并消除阴影是运动检测中的一个重要研究方向。
混合高斯模型是一种经典的运动检测方法。该方法基于像素值对图像进行建模，通过对图像中像素的高斯混合模型进行建模，了解背景中像素值分布的统计特征，进而检测并区分前景目标与背景。阴影可以被看作是前景目标的一部分，因此，阴影的消除需要在混合高斯模型中进行。
本项目旨在研究基于混合高斯模型的运动检测及阴影消除算法，发掘和实现混合高斯模型中解决阴影问题的方法，提高运动检测的准确性、鲁棒性和实用性。
二、研究内容
1.混合高斯模型原理的学习
学习混合高斯模型的原理。掌握高斯分布、卡方分布、Logistic分布等概率分布函数，以及期望最大化算法等。
2.运动检测算法的研究
研究运动检测算法的基本原理，设计实现基于混合高斯模型的运动检测算法，包括背景建模、前景检测以及运动目标的跟踪等。
3.阴影消除算法的研究
研究阴影引起的问题，探索阴影区分的方法。设计实现基于混合高斯模型的阴影消除算法，包括颜色空间的转换、图像增强、图像分割等。
4.算法改进及性能测试
对研究中的算法进行改进，并通过现实场景下的实验测试，验证算法的可行性和有效性。根据测试结果对算法进行进一步优化。
三、研究意义
1.提高运动检测的准确性和鲁棒性
采用混合高斯模型的运动检测算法可以在一定程度上削弱背景噪声和光照变化的影响，提高运动检测的准确性和鲁棒性。
2.提高阴影消除的效果
基于混合高斯模型的阴影消除算法可以减少阴影对运动检测的影响，提高检测的精度和稳定性，为实际应用提供更好的保障。
3.丰富运动检测技术的研究
本项目旨在研究基于混合高斯模型的运动检测及阴影消除算法，将加强运动检测技术的研究与深入组合在一起，并推动运动检测技术向更广泛领域的应用拓展。
四、预期成果
1.基于混合高斯模型的运动检测算法
实现基于混合高斯模型的运动检测算法，并在此基础上展开实验和改进。
2.基于混合高斯模型的阴影消除算法
设计实现基于混合高斯模型的阴影消除算法，并在实验中对其效果和影响进行评估。
3.研究报告
针对运动检测及阴影消除问题的研究，撰写一份详尽的研究报告，报告中包括研究背景、相关技术、方法设计、实验结果及分析等，为相关领域的研究工作提供借鉴和参考。
4.程序代码
编写程序代码，方便技术人员、开发人员利用和查阅。
五、需求条件
1.环境条件：linux/windows操作系统、Matlab开发环境。
2.人力条件：1名有算法研究相关经验的工程师或者算法人员。
3.资金条件：10000元人民币，主要用于实验中所需的数据以及改进算法时需要购置的计算机设备。
4.时间条件：3个月左右。
六、可能遇到的问题
1.由于视频监控场景非常复杂，实际应用可能会影响算法效果和鲁棒性。
2.模型中的阴影进行消除，可能会同时将前景物体色彩信息误判为阴影而进行消除。
3.需要大量的实验数据和算力支持，以此来验证算法的效果和正确性。
七、参考文献
1.黄闯.混合高斯模型在运动目标检测中的应用[J].现代通信,2019,37(03):127-128.
2.吴毅飞.基于混合高斯模型的视频目标检测方法研究[D].武汉:武汉科技大学,2018.
3.何武.基于混合高斯模型的视频运动目标检测[J].电脑与电信,2020,39(02):174-176+182.