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项目案例
MATLAB代做|混合高斯模型与帧差法结合的算法
MATLAB代做|混合高斯模型与帧差法结合的算法
产品说明:

目标检测:混合高斯模型与帧差法结合的算法,与单独的混合高斯模型算法作对比,体现前者的优越性

1、      针对的对象:背景图像中有物体的运动状态发生改变(一般是速度突变,比如从静止到运动,使得背景变化较大),改进算法前后对比背景图像的更新速度问题。

2、      文献举例:比如在文献1P373.5a)中背景图像黑车从驶入(第123图)到驶出(第4张图背景中没有黑车了);3.5b)中只用混合高斯模型算法,更新效果慢,导致第4张图中仍然还有黑车,所以差分图(c)中第4张图中有黑车的检测结果。

3、要求和结果:对比改进前后的算法,可以非常明显地看出改进前后更新背景速度的变化,效果要类似文献1中所给出的结果。

目标跟踪:在上面基础上,通过改进传统Mean Shift算法的内核与参数,对比算法改进前后在遮挡问题上的效果

1. 针对的对象:解决前景运动目标在“被遮挡后”至“显露出来”这段时间无法跟踪到的问题

2. 文献参考:文献1P53中,目标车辆被遮挡后(第48帧)到显露出来(第65帧)之间,传统meanshift算法无法跟踪。改进后的算法可以跟踪。

3. 要求与结果:对比改进前后的算法,可以非常明显地看出改进前后对遮挡问题的效果,效果要类似文献1中所给出的结果。

(二)光照问题:

目标检测:

1、研究对象:主要研究光照突变,不研究渐变

2、文献参考:文献2中介绍了两种目标检测原理:

1)像素级(P23):混合高斯模型

2)区域级(P25):

①基于分类分块算法(BSBC):适用于光照渐变,不适用于光照突变

在分类分块(BSBC)上加一个计时器,把这种算法叫FRDA算法:可适用于光照突变

3、      要求与结果:分别用混合高斯模型、BSBC算法、FRDA算法三种算法处理光照突变下的目标检测,可以非常明显地看出FRDA算法处理光照突变下目标检测的效果好于其他两种算法,效果要类似文献2P30实验二所给出的结果。

二、课题设计说明与仿真

根据你上的要求,我们的程序主要分为如下几个代码:

一、单独的混合高斯模型算法进行目标的检测main1(对比视频:背景更新.AVI

二、混合高斯模型与帧差法结合的算法main2(对比视频:背景更新.AVI

三、在二的基础上,传统Mean Shift算法,遮挡问题main3(对比视频:遮挡问题.AVI

四、在二的基础上,改进传统Mean Shift算法,遮挡问题main4(对比视频:遮挡问题.AVI

五、混合高斯模型,光照突变下的目标检测main5(对比视频:光照突变.AVI

六、BSBC,光照突变下的目标检测main6(对比视频:光照突变.AVI

七、FRDA,光照突变下的目标检测main7(对比视频:光照突变.AVI

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