目标检测中背景建模方法总结

发布时间:2014-10-22 19:52:31编辑:www.fx114.net 分享查询网我要评论
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1.Single Gaussian(单高斯模型) 适用范围:单一背景或室内或背景不是很复杂的室外环境。 单分布高斯背景模型认为,对一个背景图像,特定像素点的亮度的分布满足高斯分布,即对背景图像B,(x,y)的亮度满足: I(x,y) ~ N(u,d). 大致流程: 1.建立背景模型 取一定时间T内的图像序列,计算每个像素点在该时间内的亮度值平均值和方差 这样我们的背景模型的每个像素属性包括两个参数:平均值u 和 方差d。 2.判断前景和背景 对于一幅给定的图像G,设其某个像素点为G(x,y) 则计算如果 Exp(-(IG(x,y)-u(x,y))^2/(2*d^2)) > T 则该像素点为背景像素点,否则为前景像素点。其中T为设定的阀值。 其原理是像素点的亮度值在连续的帧之间应该在均值附近,即概率值应该较大。如果像素值代入后计算的概率较小,说明出现了小概率事件,即可认为 该像素点为运动的前景物体的像素点,而不是原背景的像素点。 3.背景的更新 为了适应背景的变化,背景像素点参数需要不断更新: u(t+1,x,y) = (1-a)*u(t,x,y) + a*(G(x,y)-u(t,x,y)) d(t+1,x,y) = (1-a)*d(t,x,y) + a*(G(x,y)-u(t,x,y))^2 B(t+1,x,y) = (1-a)*B(t,x,y) + a*G(x,y) a为背景更新参数。 --------------------------------- 由于没有考虑运动目标对背景的影响,使得运动目标上的像素点也参与了背景的更新,从而造成了更新后的背景 与实际背景存在误差。 因此,Koller等人对该算法进行了改进,采用 了只对被判定为背景区域的像素点进行更新 B(t+1,x,y) = (1-a)*B(t,x,y) + a*G(x,y)                                                                                                       (x,y)被判定为背景。 u(t+1,x,y) = (1-a)*u(t,x,y) + a*(G(x,y)-u(t,x,y))                   B(t+1,x,y) = B(t,x,y)                                                                      (x,y)被判定为前景。 u(t+1,x,y) = u(t,x,y)


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