集成多特征信息的运动阴影检测

为实现监控场景中运动目标和阴影的准确分割,提出了一种基于GMM和MRF的运动阴影检测与消除算法.首先,利用GMM的学习能力建立背景统计模型并得到前景区域像素集合.其次,将前景区域与对应背景区域间的颜色、边界、纹理和时空一致性等特征信息集成到马尔可夫随机场能量函数中,并利用图割算法实现马尔科夫随机场能量函数的最小化,得到最终的分割结果.最后,在室内和室外不同场景类型视频序列上验证了算法的有效性.实验结果表明,算法在运动阴影检测与消除方面较以往方法具有较好的准确性、可靠性和鲁棒性.