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． 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配，如果成功則判定該點為背景點，否則為前景點． 混合高斯模 ...

1，CodeBook算法流程介紹 　　CodeBook算法的基本思想是得到每個像素的時間序列模型。這種模型能很好地處理時間起伏，缺點是需要消耗大量的內存。CodeBook算法為當前圖像的每一個像素建 ...

1，CodeBook的來源　　先考慮平均背景的建模方法。該方法是針對每一個像素，累積若干幀的像素值，然后計算平均值和方差，以此來建立背景模型，相當於模型的每一個像素含有兩個特征值，這兩個特征值只是單純的統計量，沒有記錄該像素值的歷史起伏，即沒有考慮時間序列和噪聲干擾，不具備魯棒性，因此建模時不能有 ...

背景建模 幀差法 由於場景中的目標在運動，目標的影像在不同圖像幀中的位置不同。該類算法對時間上連續的兩幀圖像進行差分運算，不同幀對應的像素點相減，判斷灰度差的絕對值，當絕對值超過一定閾值時，即可判斷為運動目標，從而實現目標的檢測功能。幀差法非常簡單，但是會 引入噪音和空洞問題 ...

轉自：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725 一、理論 混合高斯背景建模是基於像素樣本統計信息的背景表示方法，利用像素在較長時間內大量樣本值的概率密度等統計信息(如模式數量、每個模式的均值和標准差)表示背景 ...

目前，基於二值化圖像提取運動目標仍具有廣泛的應用。但是，在提取運動目標之前必須進行背景建模。 背景建模的方法很多，如平均法，最大值最小值統計法，單高斯建模法，加權平均法等，而混合高斯背景建模應該來說是比較成功的一種。 為什么這么說呢？ 機器視覺算法提取運動目標面臨的基本問題：圖像抖動，噪聲干擾 ...

參考文獻　Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction　ICPR 2004 創新點：自適應調整K的大小，而不是固定的3~5. 實際場景中，不同的區域背景的狀態個數通常是不一樣的，隨着場景的變化，同一個區域 ...