(多模态)混合高斯背景建模

1.混合高斯背景建模理论 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),

在运动目标检测提取中,背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要.而建模正是背景目标提取的一个重要环节. 前景是指在假设背景为静止的情况下,任何有意义的运动物体即为前景. 运动物体检测的问题主要分为两类,摄像机固定和摄像机运动.对于摄像机运动的运动物体检测问题,比较著名的解决方案是光流法,通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场,从而预测摄像机的运动状态.对于摄像机固定的情形,当然也可以用光流法,但是由于光流法的复杂性,往往难以实时的计算.而混合高斯背景建模适合于在摄像机固定的情况下从图像序列中分离出背

//对每个象素点进行匹配 static int icvMatchTest( double* src_pixel, int nChannels, int* match, const CvGaussBGPoint* g_point, const CvGaussBGStatModelParams *bg_model_params ) { int k; int matchPosition=-1; //这个匹配的位置只能是0,1,2(在假设3个高斯的前提下) for ( k = 0; k < bg_mod

一.简单的帧间差方法 帧差法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且闽值化来提取图像中的运动区域. 代码: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { VideoCapture capture("bike.avi"); if(!capture.isOpened()) return -1; double rate = capture.get(CV_CAP_PROP_FPS); int delay = 1000/rate; Mat

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7467891 运动目标检测可以分为摄像机固定和摄像机运动两类:对于摄像机运动情况下的运动目标检测,光流法是比较常用的解决方法,通过求解偏微分方程求得图像序列的光流场,从而预测摄像机的运动状态.对于摄像机固定的情形,可以采用光流法也可以采用高斯背景模型,考虑到光流法计算量巨大,故而,高斯背景模型相对更常用一些.需要提醒的是,这里所谓的“背景”是指用户不需要的目标,而“前景”自然指代用户需要的特定

一.相关博客 背景建模相关资料收集,各个链接都已给出. 资料,不可能很完整,以后不定期更新. -----------------分割线----------------- 这个哥们总结的很好啊,看完了基本就有一个比较"全面"的认知可.可以侃晕一些外行了,哈哈哈... 千里8848: 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 背景建模(二)--以像素值为特征的方法(1) 背景

最近做项目遇到一个问题,再用混合高斯背景模型提取前景图显示到MFC窗口上的时候,出现了一个问题,图像显示不正常.显示效果如下图: 我是使用Mat类型图像和imshow进行显示的,出现这个状况出乎意料.因为其他都能正常显示. 之后开始在网上查找问题所在,可是经过多方查找,发现网上根本没有此类问题.尴尬. 最后无奈开始各方求助,问答啊,论坛帖子啊都试过却没人解答...最后幸好通过指导老师认识了一个研三学长,学长说由于opencv与MFC图像格式不一样所以才会出现这个问题,需要将Mat导成二进制流再转

本文为作者原创,转载请注明出处 --负赑屃 很久以前的笔记了,分享给大家吧...OpenCV4Android中用于背景建模的类主要有:BackgroundSubtractor.BackgroundSubtractorMOG.BackgroundSubtractorMOG2.BackgroundSubtractorKNN,主要对使用方法做个总结. 借用OpenCV提供的API,Android编程可以实现比较丰富的视觉处理效果.经过多次尝试,终于梳理出OpenCV背景建模在Android中的使用方法

最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章.一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结.      背景建模或前景检测的算法主要有: 1. Single Gaussian (单高斯模型) Real-time tracking of the human body 2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model) An improved adaptive background m