混合高斯背景建模原理及实现
来源:互联网 发布:御泥坊淘宝旗舰店真假 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 01:20
原文:http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725
一、理论
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,对各像素点的处理都是相互独立的。对于视频图像中的每一个像素点,其值在序列图像中的变化可看作是不断产生像素值的随机过程,即用高斯分布来描述每个像素点的颜色呈现规律【单模态(单峰),多模态(多峰)】。
对于多峰高斯分布模型,图像的每一个像素点按不同权值的多个高斯分布的叠加来建模,每种高斯分布对应一个可能产生像素点所呈现颜色的状态,各个高斯分布的权值和分布参数随时间更新。当处理彩色图像时,假定图像像素点R、G、B三色通道相互独立并具有相同的方差。对于随机变量X的观测数据集{x1,x2,…,xN},xt=(rt,gt,bt)为t时刻像素的样本,则单个采样点xt其服从的混合高斯分布概率密度函数:其中k为分布模式总数,η(xt,μi,t, τi,t)为t时刻第i个高斯分布,μi,t为其均值,τi,t为其协方差矩阵,δi,t为方差,I为三维单位矩阵,ωi,t为t时刻第i个高斯分布的权重。
详细算法流程:
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