背景建模
帧差法
由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为运动目标,从而实现目标的检测功能。
帧差法非常简单,但是会引入噪音和空洞问题
混合高斯模型
在进行前景检测前,先对背景进行训练,对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟,每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段,对新来的像素进行GMM匹配,如果该像素值能够匹配其中一个高斯,则认为是背景,否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中,所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测,取得了较好的效果。
在视频中对于像素点的变化情况应当是符合高斯分布
背景的实际分布应当是多个高斯分布混合在一起,每个高斯模型也可以带有权重
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-659253.html
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混
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