【正文】 脹，膨脹后的圖像與M進(jìn)行邏輯“與”運(yùn)算，就可以得到去除斑點噪聲的目標(biāo)的二值圖像M’ （）其中，3的結(jié)構(gòu)元素，初值在中心。 去除斑點的結(jié)構(gòu)單元(2) 針對M’中極小部分陰影被誤檢成前景，還有部分噪聲不能很好被去除的情況，可采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波的方法去除，濾波采用的方法根據(jù)噪聲、目標(biāo)大小而定。濾波后得到的圖像記為： (3) 將去除噪聲的二值圖像進(jìn)行膨脹后，再與前景二值圖像進(jìn)行邏輯“與”運(yùn)算，就得到目標(biāo)重建后的二值圖像 （）其中，SE為膨脹結(jié)構(gòu)單元，它的大小通常由感興趣的目標(biāo)區(qū)域的大小來決定。 實驗結(jié)果為了驗證基于RGB顏色空間陰影去除算法的可行性，我們對所拍攝的圖像序列進(jìn)行了實驗，待檢測的圖像序列的分辨率為640480像素，實驗平臺為MATLAB軟件。(a) 原圖(b) 未進(jìn)行陰影去除(c) 陰影去除 陰影去除結(jié)果示意圖根據(jù)上一節(jié)所述，通過公式可以得到去除陰影的前景二值圖像。(a)所示是所拍攝的圖像序列的原始圖像，(b)為未進(jìn)行陰影去除所得到的運(yùn)動前景檢測結(jié)果，(c)為根據(jù)本文說討論的基于RGB顏色模型進(jìn)行陰影去除后所得到的二值圖。，采用基于RGB顏色空間的陰影去除算法，可以有效地將陰影從運(yùn)動區(qū)域中分離開來，從而得到更符合真實目標(biāo)的運(yùn)動區(qū)域，便于后續(xù)地跟蹤、識別等處理。雖然投射的陰影部分基本都被去掉了，不過也有一些不屬于陰影的部分但與陰影部分顏色十分相似的目標(biāo)區(qū)域也被去掉了，在目標(biāo)區(qū)域留下了空洞。第五章 總結(jié)與展望近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速增長、社會的迅速進(jìn)步和國力的不斷增強(qiáng)，銀行、電力、交通、安檢以及軍事設(shè)施等領(lǐng)域?qū)Π踩婪逗同F(xiàn)場記錄報警系統(tǒng)的需求與日俱增，要求越來越高，視頻監(jiān)控在生產(chǎn)生活各方面得到了非常廣泛的應(yīng)用。雖然監(jiān)控系統(tǒng)己經(jīng)廣泛地存在于各公共場所，但實際的監(jiān)控任務(wù)仍需要較多的人工完成，而且現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通常只是錄制視頻圖像，提供的信息是沒有經(jīng)過解釋的視頻圖像，只能用作事后取證，沒有充分發(fā)揮監(jiān)控的實時性和主動性。為了能實時分析、跟蹤、判別監(jiān)控對象，并在異常事件發(fā)生時提示、上報，為政府部門、安全領(lǐng)域及時地決策、正確行動提供支持，視頻監(jiān)控的“智能化”就顯得尤為重要。智能視頻監(jiān)控是利用計算機(jī)視覺技術(shù)對視頻信號進(jìn)行處理、分析和理解，在不需要人為干預(yù)的情況下，通過對圖像序列自動分析監(jiān)控場景中的變化進(jìn)行定位、識別和跟蹤，并在此基礎(chǔ)上分析和判斷目標(biāo)的行為，在異常情況發(fā)生時及時發(fā)出警報或提供有用信息，有效地協(xié)助監(jiān)控人員處理危機(jī)，并最大限度地降低誤報和漏報現(xiàn)象。 研究工作總結(jié)運(yùn)動目標(biāo)的檢測、跟蹤與識別是視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，而由于光照變化而產(chǎn)生的運(yùn)動目標(biāo)陰影的檢測和去除直接關(guān)系到視頻監(jiān)控系統(tǒng)的整體性能。本文以運(yùn)動目標(biāo)檢測和陰影去除相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)為研究內(nèi)容，旨在實現(xiàn)精確、穩(wěn)定的運(yùn)動目標(biāo)檢測和陰影去除算法，以期為實現(xiàn)各種高層理解做好準(zhǔn)備。歸納起來，本文所作的研究工作主要包括以下方面：(1) 對經(jīng)典的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法（光流法、幀差法、背景差法）作了簡單的介紹，并對三種常用的方法的優(yōu)缺點進(jìn)行了比較。(2) 根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)多為靜止的情況，選擇了以混合高斯模型為基礎(chǔ)的RGB顏色空間檢測方法。闡明了用混合高斯模型對背景建模的原因，描述了背景的混合高斯模型的建立、背景模型的更新和運(yùn)動目標(biāo)的檢測、提取。(3) 在詳細(xì)分析了陰影產(chǎn)生的機(jī)理以及視覺特征的基礎(chǔ)上，對目前已經(jīng)存在的陰影檢測算法進(jìn)行了總結(jié)概括。(4) 針對前景中存在陰影這個問題，本文在分析了陰影的光學(xué)特性之后，對基于HSV顏色空間和RGB顏色空間的陰影檢測算法進(jìn)行了對比，最終決定采用了基于RGB顏色模型的陰影檢測并去除陰影的方法，并取得了良好的效果。 展望由于智能監(jiān)控系統(tǒng)是一項涉及很多項學(xué)科的技術(shù)，如何使智能監(jiān)控系統(tǒng)的魯棒性更強(qiáng)、準(zhǔn)確度更高和處理速度更快是一個長期的研究課題。從目前的技術(shù)來看，還有很多問題需要進(jìn)一步的深入探索，主要包括：(1) 多攝像機(jī)、多角度的視頻監(jiān)控系統(tǒng)越來越多的應(yīng)用到實際生活中。如何使多個攝像機(jī)協(xié)同工作，有效地發(fā)揮多視角的作用從而提高檢測的精確度，是以后工作中需要重點考慮的問題。(2) 智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，運(yùn)動目標(biāo)檢測算法得到的結(jié)果將送入高層的處理模塊（比如目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)分類、目標(biāo)行為識別和理解等模塊），可將高層處理模塊的處理結(jié)果作為反饋融合運(yùn)動目標(biāo)檢測模塊到算法中去，得到更加可靠的檢測結(jié)果。(3) 混合高斯模型方法仍可以加快其背景更新的速度，目前混合高斯模型對背景模型和前景模型都進(jìn)行了建模，可以考慮有選擇性的建模更新，從而增強(qiáng)算法的適應(yīng)性。(4) 目前運(yùn)動目標(biāo)的檢測算法缺少一個統(tǒng)一評價標(biāo)準(zhǔn)，尤其是定量評價標(biāo)準(zhǔn)對分析一個目標(biāo)檢測算法是至關(guān)重要的。參考文獻(xiàn)[1] 趙俊。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]。碩士學(xué)位論文，西安電子科技大學(xué)，2005[2] 楊健全。視頻監(jiān)控中的目標(biāo)檢測及陰影去除算法研究[D]。碩士學(xué)位論文，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院，2006[3] 吳亮。運(yùn)動目標(biāo)提取、陰影和鬼影檢測及去除算法研究[D]。碩士學(xué)位論文，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院，2007[4] 張楊。運(yùn)動目標(biāo)圖像的檢測與跟蹤[D]。碩士學(xué)位論文，中北大學(xué)，2005[5] 潘翔。運(yùn)動目標(biāo)檢測[D]。博士學(xué)位論文，浙江大學(xué)，2003[6] 何東曉。智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究[D]。研究生學(xué)位論文，中國海洋大學(xué)，2008[7] 陳永康。車輛視頻檢測算法研究[D]。碩士學(xué)位論文，吉林大學(xué)，2006[8] Nadimi S, Bhanu B. 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