基于混合高斯改進(jìn)算法的視頻背景建模研究.pdf

1、　　隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻處理的理論和算法也在不斷進(jìn)步。前景物體提取是視頻分析的基礎(chǔ)性工作，也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的背景建模與前景物體檢測(cè)進(jìn)行了較為深入的研究，并著重研究了應(yīng)用廣泛的混合高斯背景建模算法，提出了一種改進(jìn)的背景更新算法。同時(shí)利用Intel公司開發(fā)的OpenCV提供的函數(shù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試。
　　混合高斯模型是背景建模過(guò)程中比較常用的一種背景模型，該模型對(duì)圖像中的每個(gè)像素采用固定數(shù)量的高斯

2、分布，在實(shí)際應(yīng)用中并非最優(yōu)模型。本文提出一種改進(jìn)的混合高斯建模的方法，根據(jù)各點(diǎn)像素值自身的情況采取不同個(gè)數(shù)的高斯分布對(duì)其進(jìn)行描述，從而簡(jiǎn)化了計(jì)算的復(fù)雜度。在判定前景與背景時(shí)給定一個(gè)時(shí)間閾值，在這段時(shí)間內(nèi)始終符合高斯分布的像素點(diǎn)才歸為背景區(qū)域，此方法能有效克服場(chǎng)景中噪聲的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在有擾動(dòng)及光照變化的場(chǎng)景中能夠進(jìn)行很好的背景建模。
　　OpenCV是一個(gè)由Intel開發(fā)的開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，包含眾多圖像處理方面的函

3、數(shù)，本文詳細(xì)介紹了OpenCV如何讀取、處理和存儲(chǔ)視頻序列，并且利用OpenCV的視頻處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)以及基本框架，實(shí)現(xiàn)了兩種前景物體檢測(cè)的算法，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了比較實(shí)際效果。
　　背景減除是計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中一個(gè)基礎(chǔ)的處理任務(wù)。在大量基于像素處理圖像的算法中，每個(gè)像素都是獨(dú)立的，這類算法的局限在于拋棄了圖像中存在的大量關(guān)聯(lián)信息。本文研究一種基于像素塊的算法：可以在有噪聲干擾，光照變化及動(dòng)態(tài)背景的場(chǎng)景中獲取前景物體，同時(shí)可以