基于这样的假设,我们可以对背景建模,并用每一帧减去同一个背景模型,来获得前景的信息。 2.1混合高斯模型 背景建模的方法,这里尝试经典的混合高斯模型。 混合高斯模型的思想源于单高斯模型。 在单高斯模型方法中,对于每一个像素,用一个高斯分布来描述其在不同时刻的灰度分布情况。 之所以可以用高斯分布描述,是基于假设...
混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法,利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示背景,然后使用统计差分(如3σ原则)进行目标像素判断,可以对复杂动态背景进行建模,计算量较大。 在混合高斯背景模型中,认为像素之间的颜色信息互不相关,对各像素点的...
基于这样的假设,我们可以对背景建模,并用每一帧减去同一个背景模型,来获得前景的信息。 2.1混合高斯模型 背景建模的方法,这里尝试经典的混合高斯模型。 混合高斯模型的思想源于单高斯模型。 在单高斯模型方法中,对于每一个像素,用一个高斯分布来描述其在不同时刻的灰度分布情况。 之所以可以用高斯分布描述,是基于假设...