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...
混合高斯模型已经广泛应用于鲁棒的复杂场景背景建模,特别是在有微小重复运动的场合,如摇动的树叶、灌木丛、旋转的风扇、海面波涛、雨雪天气、光线反射等。基于像素的混合高斯模型对多峰分布背景进行建模很有效,能适应背景的变化如光线渐变,并能基本满足实际应用中对算法的实时性要求。 算法基本思想 用GMM对背景建模的基本...
用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点,否则为前景点. 混合高斯模型根据不同的匹配情况,选择相应的更新策略.主要有两个学习因子,用于均值和方差更新学习. 改进方法: 1)采取不同的学习机制,更新方差和均值; 2)根据背景的复杂情况自适应调整K的大小,从而减少计算的复杂度; 3)选择...
在背景建模中,高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种常见的背景建模方法。 基于高斯混合模型背景建模的步骤主要包括以下几个方面: 1. 数据预处理 在进行背景建模之前,需要对输入的视频数据进行预处理。预处理的主要目的是去除图像中的噪声和不利于背景建模的影响因素,例如光照条件的变化、相机的移动等。预...
高斯混合模型(GMM) 一.概念 概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数形成的模型。 混合高斯模型使用K(基本为3到5个)个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型,用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则...
python 背景建模高斯混合模型 原文:https://blog.csdn.net/zhangyonggang886/article/details/51638655 BackgroundSubtractorMOG2 是以高斯混合模型为基础的背景/前景分割算法。它是以 2004 年和 2006 年 Z.Zivkovic 的两篇文章为基础的。这个算法的一个特点是它为每一个像素选择一个合适数目的高斯分布。(上一个...
要:提出了一种基于改进的混合高斯模型的背景建模方法,克服了经典混合高斯模型方法计算量大和对长时间 静止物体转为运动及光照突变较为敏感的缺点。首先,在经典混合高斯模型方法的基础上,引入了一种新的高斯分 布个数的自适应选择策略,提高了建模效率。其次,分析了经典混合高斯模型方法对长时间静止物体转为运动及光 ...
基于高斯混合模型的背景建模球员检测算法
像素邻域内表示背景的高斯成分在空间上的分布,构造了基于像素的空间域背景模型;在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果.为了提高本文时空背景建模的效率,提出一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略,并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算.通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较,实验结果验证...