...

． 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 ...

1，CodeBook算法流程介绍 　　CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型。这种模型能很好地处理时间起伏，缺点是需要消耗大量的内存。CodeBook算法为当前图像的每一个像素建 ...

1，CodeBook的来源　　先考虑平均背景的建模方法。该方法是针对每一个像素，累积若干帧的像素值，然后计算平均值和方差，以此来建立背景模型，相当于模型的每一个像素含有两个特征值，这两个特征值只是单纯的统计量，没有记录该像素值的历史起伏，即没有考虑时间序列和噪声干扰，不具备鲁棒性，因此建模时不能有 ...

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 ...

转自：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 ...

目前，基于二值化图像提取运动目标仍具有广泛的应用。但是，在提取运动目标之前必须进行背景建模。 背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值统计法，单高斯建模法，加权平均法等，而混合高斯背景建模应该来说是比较成功的一种。 为什么这么说呢？ 机器视觉算法提取运动目标面临的基本问题：图像抖动，噪声干扰 ...

参考文献　Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction　ICPR 2004 创新点：自适应调整K的大小，而不是固定的3~5. 实际场景中，不同的区域背景的状态个数通常是不一样的，随着场景的变化，同一个区域 ...