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...
//处理过后的背景数组里面的数据指回背景帧内存空间 backgroundFrame->imageData[liv_eachChannel] = lpv_backgroundImageData[liv_eachChannel]; //没有一个高斯分量匹配的 // 如果没有高斯分量匹配,则将权值最小的替换,即该高斯分量的均值变为当前像素值,标准差为初始较大值,权重为较小值 if (liv_match =...
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...
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...
第一步:使用cv2.VideoCapture() 构造读取模型 第二步:使用cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # 构造形态学使用的kernel,即np.ones((3, 3), np.uint8) 第三步:构造cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() 实例化混合高斯模型
基于改进的混合高斯模型的背景建模方法栾胜利(海军装备部,北京100841)摘要: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。
首先,我们通过实验分析混合高斯模型在背景分割中的一些缺陷;然后,针对这些缺陷我们对原算法提出了一些改进思路,改进主要分为以下五个方面:1)基于块的背景建模;2)背景模型判别准则:3)模型参数初始化;4)模型学习与背景更新;5)光照突变检测。2.背景建模。为了验证改进后算法在不同环境下的背景分...
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GMM(高斯混合模型)的动态背景分割的实验报告以及源码,数据集。 另外用到了形态学操作与多通道的处理,提升了实验结果的性能。
基于元认知模型的智能混合高斯背景建模