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一种改进的混合高斯模型背景估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数,从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费;同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此,提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目,在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分,进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明,采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度,有效解决了提取目标出现的空洞问题。 相似文献
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针对混合高斯模型背景法的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法。利用三帧法快速检测出变化区域,提高了算法的灵敏度;引入目标是否存在的判决阈值,减低了算法的运算量;对目标区域和背景区域进行不同的混合高斯背景模型的更新策略,提高了模型的收敛速度。实验结果表明,改进的方法与混合高斯模型背景法相比其处理速度快,效果更好,适用于实时视频监控系统。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(4)
针对传统混合高斯模型(GMM)前景目标检测运算量过大问题,提出一种基于改进混合高斯模型的前景检测算法(TGM)。通过基于历史信息的模型清理机制,减少背景稳定区域像素点的高斯分布数量,进而降低算法运算量;建立临时高斯分布,运用更简单的加减运算进一步减少运算量,最后将符合条件的临时高斯分布转化为正式高斯分布,避免模型无意义的频繁更新,提高了准确性。实验结果表明,改进后的算法与原算法相比,具有更好的实时性和很好的准确性。 相似文献
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针对自适应混合高斯背景模型执行速度慢、检测前景时容易产生“鬼影”等问题,提出一种改进的混合高斯背景建模方法。该方法通过对高斯分布权值和生存时间的限制,建立高斯分布退出机制,使模型能根据场景自适应选择每个像素的高斯分布个数,从而去除多余高斯分布,加快算法执行速度。在模型更新过程中,通过融入帧间差分,将每帧图像分成运动像素、背景像素及非真实运动像素,并通过对非真实运动像素赋予较大学习率来加速移出背景的恢复,从而避免“鬼影”和拖影现象。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法可以获得更好的目标检测效果。 相似文献
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运动检测和背景分离技术是智能视频监控系统中的一项关键技术。由于目前广泛使用的高斯混合模型背景分离法是在像素域的时间尺度上对像素进行分类,因此常常造成误判,且无法解决阴影问题。为解决此问题,提出了一种空间域上的背景分离法。该方法首先将像素检测从像素域拓展至空间域的局部窗口内;然后在得到前景点集后,再将此空间域检测思想结合像素亮度特征运用到阴影消除中;最后,对经典模型的部分参数估计方法进行了修改。相关的实验结果证明,该方法可用于提高背景分离的检测精度和实现运动物体阴影消除。 相似文献
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自适应混合高斯背景模型的改进 总被引:4,自引:0,他引:4
对自适应混合高斯背景模型进行了改进,将背景重构和前景消融时间控制机制整合到传统自适应混合高斯背景模型中,以提高运动分割的质量。背景重构算法从含有运动物体的动态场景视频序列中重构静态背景图像,然后用重构的静态背景图像初始化自适应混合高斯背景模型;而前景消融时间控制机制则使运动物体停止时的前景消融时间独立于背景模型的学习速率,从而可以根据需要调节前景消融的持续时间。实验结果表明了算法的有效性。 相似文献
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基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
混合高斯模型在应对背景中存在扰动的情况具有优势,而其不足之处主要表现在对光线变化比较敏感和当场景中前景与背景之间发生转换时容易产生较长时间的虚影.针对上述问题,提出一种融合相邻帧差法和背景减法的算法.采用了循环周期和动态更新相结合的背景重建机制,通过运用Matlab对视频图像某个像素点的S值和V值的变化情况分析来体现背景更新和重建的过程,并对背景变化前后分别采用传统算法和改进算法进行对比分析.该改进算法解决了背景模型对光线变化敏感以及容易产生虚影等问题,实验结果表明了算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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Multimedia Tools and Applications - The Finite Gaussian Mixture Model (FGMM) is the most commonly used model for describing mixed density distribution in cluster analysis. An important feature of... 相似文献
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基于帧差分块的混合高斯背景模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对混合高斯背景模型计算量过大、对复杂场景的适应能力较差等问题,提出了一种基于帧差分块和自适应学习率的混合高斯背景模型改进算法。引入分块模型思想,有效结合了像素的空域信息;根据帧间差分结果,判断可疑前景区域和背景区域,提高了检测灵敏度;针对前景可疑区域采用复杂模型,保证运动目标检测的精度,反之采用简单模型降低计算量;通过自适应学习率,加速背景的形成与消退。实验结果证明该算法较好地兼顾了检测精度和计算代价。 相似文献
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针对背景减除法中经典混合高斯模型计算量过大的问题,提出一种新的背景混合高斯模型。该方法利用偏差均值作为判断模型是否与当前像素值匹配的阈值参数,有效减少了经典模型中由于开平方及指数运算带来的庞大计算量;同时引入持续平稳时间的概念,采用非线性权值更新方法,能够使较长时间停留在场景中的物体迅速成为背景。实验结果表明,该方法显著提高了背景模型的计算效率。 相似文献
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复杂条件下高斯混合模型的自适应背景更新 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高斯混合模型背景更新中面临的光照突变和目标与背景相互转化的问题,提出一种分情况分区域的背景自适应更新算法。首先根据当前检测目标的面积大小判别是否发生光照突变情况,采取针对性更新策略,对于未发生光照突变情况再分背景区域和目标区域分别进行背景自适应更新。其中,重点讨论了目标区域的背景更新问题,提出根据目标尺寸、运动速度和匹配次数等特征参数来调整目标区域的背景更新速率。仿真结果表明,该算法在保证了目标检测完整性的同时,提高了模型对背景变化的适应能力。 相似文献
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提出了一种综合混合高斯模型和改进LSBS的方法来进行目标跟踪检测。首先,通过混合高斯模型建立一个模糊的目标轮廓,其次,在此轮廓上运用改进LSBS来具体地检测出目标物体,该方法对不同的亮度图像检测不需要手动改写参数,使得算法可以运用于自动监督系统。最后,采用形态学滤波和连通区域面积检测进行去噪处理。实验结果表明,比起单独使用混合高斯或LSBS,该方法不仅能够更快速检测出目标物而且能够在光照亮度较暗的条件下依然能够准确地分辨出运动目标,增强了精确度,从而提高应用水平。 相似文献