基于改进混合高斯模型运动目标检测

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1、基于改进混合高斯模型运动目标检测【摘要】背景建模是运动目标图像检测算法中的一项技术，本文对背景建模中的经典混合高斯算法进行了学习研究，针对混合高斯模型在复杂场景中的适应性问题，本文提出了一种改进的混合高斯背景模型。该模型通过建立一种自适应的参数更新方法，使得混合高斯的参数更新能够随着环境的变化自适应调整，从而提高算法的适应能力。最后，通过编程仿真，验证了算法的有效性。【关键词】背景建模混合高斯模型更新方程[Abstract】Backgroundmodelingisatechnologyofthemovingtarget

2、imagedetectingalgorithm,andinthispaper,theauthorsmaderesearchtotheClassicalGaussianMixturealgorithminBackgroundmodeling.AsfortheadaptabilityofGaussianMixtureModelincomplexscene,animprovedGaussianMixtureModelisputforwardinthispaper.Thenewmodelmakestheparametersof

3、theGaussianMixtureupdatedwithchangeoftheenvironmentadaptivelybyestablishinganadaptiveparameterupdatingmethod,thus,improvingtheadaptabilityofthealgorithm.Finally，veriftheeffectivenessofthealgorithmthroughtheprogrammingsimulation.【Keywords】BackgroundModeling；Gauss

4、ianMixtureModel；UpdateEquation一、引言随着科技的进步智能视频监控被越来越多的被应用到交通、高危险区域工作区、敏感水域、军事区域、工厂重点保护区和金融等领域，其中运动目标检测技术是其中一个重要研究方向。对于在摄像机静止条件下的运动目标检测与分割，运用背景差分技术往往能获得比帧间差分法更为精确的运动目标区域［1］。背景差分技术也是目前最常用的运动目标检测方法，其次也有光流法［2］和码本建模。Wren等人对每一个像素的颜色值建立一个3维的高斯模型。在文献［3,4］中也建立了类似模型。对于较为复杂

5、的场景，如往复运动的物体、摇晃的树枝、水面闪烁的波纹等，Friedman和Russell,以及Stauffer和Grimson都提出了混合高斯背景模型。本文将对经典的混合高斯模型进行学习研究，并针对实际需求对算法加以改进。二、经典混合高斯模型经典混合高斯模型认为，在样本足够大的情况下，像素在时域上的分布可以通过多个高斯分布函数进行描述。混合高斯算法为每一个像素建立了个高斯核。假设某一像素点的观测样本为，当前像素值的概率分布为：式中，、分别代表第个高斯核的权值和均值，为颜色通道数，为第个模型颜色值的协方差矩阵。本文中处理

6、样本为灰度图像，因此n=lo如果当前像素值在某一高斯分布的2.5倍标准差之内，，就认为该像素值与第个高斯核相匹配，则定义高斯核参数更新方程：、、,为学习速率，，对于未匹配的模型，其均值和方差不做改变，权值做如下更新。若当前像素值与现有高斯核均不匹配，则创建一个新的高斯核函数；如果模型数已达到最大，则用新的模型取代现有模型中具有最小值的模型。在背景像素的判别中，将现有的高斯核按权重排序，选取前个模型作为背景，其中，表示满足括号内不等式条件下的最小取值。三、改进的混合高斯模型经典的混合高斯模型在建模过程中允许运动目标存在，

7、对于多模态背景具有良好的适应性。当光线变化缓慢而目标快速运动时，前景分割完整、饱满。然而，M0G[5]算法模型收敛比较慢，遇到尺寸较大的目标缓慢运行时，运动目标分割不完整或出现断裂和“空洞”现象，目标会快速融入背景。背景中静止的目标开始运动或者目标从运动到静止停留较长时间后开始运动，目标停留的地方会形成一个和目标相同的虚假的前景区域，亦即“鬼影”。实验中发现以下现象:1）前景目标较多，前景容易丢失；2）如果T值选择较大，会导致运动目标融入到背景的速度过快，对于后续高层视觉的目标跟踪、识别和分类不利。针对以上混合高斯模型

8、的问题和不足，本文中将对更新方程加以改进，通过设置变量对像素匹配情况进行判别，等于1或0,当像素匹配时为1,否则为0。根据模型匹配情况和当前权重分布对模型进行更新：帧数小于L：;帧数大于L：;通过改进更新方程，使得模型能够很快收敛而且更准确，方差较快收敛同时比较平稳。四、实验结果及分析通过编程仿真，对上述算法进行实现并通过实际视频