基于MATLAB的视频监控抗阴影动态前景鲁棒分割系统

资 源 简 介

本项目实现了一种在户外固定摄像头视频中准确分割移动目标并消除阴影干扰的MATLAB解决方案。采用自适应高斯混合模型进行初始目标检测，通过阴影特性分析去除阴影区域，最后利用形态学重建算法修复分割结果。该系统能有效提升监控视频中运动目标分割的准确性。

详 情 说 明

视频监控中的抗阴影动态前景鲁棒分割系统

项目介绍

本项目旨在开发一个鲁棒的视频分析系统，专门用于处理户外固定摄像头捕捉的视频序列。核心目标是精确分割视频中的移动目标（如行人、车辆），并有效消除因光照变化产生的运动阴影干扰。系统采用三步处理流程：首先利用自适应高斯混合模型进行初步运动目标检测；接着基于物理阴影特性分析，识别并剔除阴影区域；最后应用形态学重建算法修复因阴影移除而导致的前景目标轮廓缺损。该系统在各种自然光照条件下均能保持较高的分割准确性和稳定性。

功能特性

• 精准运动检测: 采用自适应高斯混合模型（GMM）进行背景建模，有效适应光照渐变和场景扰动。
• 高效阴影剔除: 基于颜色、亮度等物理特性分析，区分真实前景与阴影区域，显著提升分割纯度。
• 轮廓修复增强: 运用形态学重建算法，修复阴影移除后受损的目标轮廓，保持前景目标的完整性和形状准确性。
• 多格式输出: 提供二值化前景掩码序列、可视化结果视频以及详细的定量评估指标（召回率、精确率、F-measure）。

使用方法

1. 准备输入视频: 确保输入视频为固定视角的户外监控视频（如AVI、MP4格式），摄像头静止，场景为自然光照环境。
2. 运行主程序: 执行系统的主程序文件以启动处理流程。
3. 获取输出结果: 处理完成后，系统将在指定输出目录生成：

* mask_sequence/: 存储与输入视频同分辨率的二值前景分割掩码序列图像。 * result_video.avi: 包含阴影剔除后前景目标轮廓叠加在原视频上的可视化结果视频。 * evaluation_metrics.txt: 记录每帧图像分割结果的召回率、精确率和F-measure等定量指标。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 硬件建议: 具备足够内存以处理视频数据（建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程。其主要功能包括：读取输入视频序列并进行初始化设置；调用自适应高斯混合模型实现运动目标的初步检测；执行基于物理特性的阴影分析算法以消除阴影区域；利用形态学重建操作修复前景目标轮廓；生成并保存二值分割掩码、可视化结果视频以及定量精度评估报告。