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...
混合高斯模型中,对于任意一个分模型,有三个待确定参数:权值αj,均值μ,方差σ2,一个混合高斯包含K个分模型,意味着需要确定3∗K个参数。 对于视频中尺寸为m∗n的帧图片而言,每一个像素点对应一个混合高斯模型的话,就需要确定m∗n∗K∗3个参数。 参数的选择对于模型的描述能力起着决定性作用,这里,我...
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...
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...
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。预处理的方法包括平滑滤波、图像增强、运动补偿等。 2. 模型初始化 在建立GMM模型之前,需...
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
基于YCbCr的自适应混合高斯模型背景建模 混合高斯模型是最常用的背景建模方法之一,但是它的精确度是以耗时为代价的,且它在RGB颜色空间进行背景建模时,对噪声的处理效果一般。因此,对混合高斯模型进行改进,提... 黄玉,殷苌茗,周书仁 - 《计算机工程与科学》 被引量: 20发表: 2015年 基于混合高斯模型的智能视频多目标...
摘要:针对混合高斯模型存在的不足,提出一种改进的基于混合高斯模型的背景建模方法。为每一个背景像素 建立多维混合高斯模型,融入三帧差分法实时判定背景区域和运动区域,为背景显露区中的像素点选择较大的更新 频率,并通过实验进行验证分析。实验结果表明:该方法相比高斯背景建模具有更好的环境适应性和鲁棒性,能消 除背...