一种改进的用于视频监控的混合高斯背景建模法

本文提出一种在RGB彩色空间基于混合高斯建模的背景减算法来进行运动目标检测。鉴于场景变化对光照敏感的特点,根据,R、G、B三个分量计算像素的亮度分量,然后对,R、G、B及亮度分量分别建立高斯模型,对全局图像进行光照控制并实时更新。最后利用阴影覆盖后像素的彩色信息和区域的弱边缘特征对提取出的候选前景进行筛选,最后经过后处理用形态学运算准确提取出运动区域,实验效果良好。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域（包括运动目标、投射阴影）从场景中提取出来;最后,采用局部二元图（Lo-cal Binary Pattern,LBP）来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值。