一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究.pdf

《一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、·12·工业仪表与自动化装置2012年第4期一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究李战明，崔琳琳(兰州理工大学，兰州730050)摘要：提出了一种固定摄像头下自适应的运动目标检测方法。该方法基于改进的混合高斯背景模型，通过在线更新模型学习率，实现背景模型更新。最后用背景差分法检测出运动目标。实验结果表明，与传统混合高斯模型的运动目标检测方法相比，该方法有较好的自适应性，能快速适应场景的变化。关键词：混合高斯；背景更新；目标检测中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1000—0682(2012)04—0012—03Detectionofmovingobjec

2、tsbasedonimprovedGaussianmixturemodelLIZhanming，CUILinlin(LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，China)Abstract：Thispaperproposesadaptivesportstargetdetectionmethodsinthefixedcameras．ThemethodisbasedontheimprovedtheGaussianmixturebackgroundmodel，throughtheonlineupdatingmodeladopted，rea

3、lizingthebackgroundmodelupdating．Then，thetargetmotionisdetectedwiththebackgroundfinitedifference．TheexperimentalresultsshowthatcomparedwiththedetectionofmovingobjectsofthetraditionalGaussianmixturemodelmethod，themethodhasbetteradaptability．Itcanquicklyadapttothechangeofscene．Keywords：Gaussi

4、anmixture；backgroundupdate；targetdetection度相减，能够较完整地提取目标j。该方法的关键0引言是如何建立背景模型和实时更新模型参数以适应背运动目标检测是计算机视觉应用中信息提取的景变化。第一步，广泛应用于视频监控、车辆跟踪等领域。运该文用一种改进的混合高斯模型算法进行背景动目标检测方法是否具有良好的鲁棒性影响着后期建模，并在线更新学习率，使得受光照、风吹等影响的特征提取、目标跟踪等。判断一个运动目标检测的外界因素不会干扰运动目标的提取，通过实验，并方法的鲁棒性常常依据3个特征：适应不同场景和与传统方法的结果进行比较，验证了该方法的有效光

5、照；准确实时地检测目标形状，即高准确性；高效性和鲁棒性。性⋯。目前常用的运动目标检测方法有：帧差法、1背景模型建立光流法、背景差分法等J。帧差法是通过前后帧图像灰度相减来提取运动目标，但提取的运动目标由于视频中任一位置像素值随时间变化，设t不完整。光流法根据运动目标随时间变化的光流特时刻视频中像素点(i，)的像素值为，f，则可认为性，能有效地提取运动目标，但计算量大，复杂耗时，是一个随机过程，并假设任意2个像素点之间统计实现较难。背景差分法是近年来运动目标检测中运独立。用k个高斯分布的混合模型去描述这个随用最多的方法，其主要是将背景图像与前景图像灰机过程，则概率分布可表示为：

6、收稿日期：2012—03—19P(It)=∑Wk,tNk(，f，tx，C)(1)作者简介：李战明(1962)，男，陕西西安人，教授，主要研究方向为智能控制、神经网络、嵌入式系统应用等。其中：(，l，，，C)表示第k个均值为、方．2012年第4期工业仪表与自动化装置·13·差为C的高斯分布，W是权值。2)更新权值，更新方法如下：高斯分布的概率密度函数为：09=(1一o1)to一1+Ot(5)．t。一}(^)(It-IL)Ot表示权值更新率，为了减小背景噪声，将设Ⅳ(It,IX,C(2盯)T(detC)T置得比较小。(2)权值体现了最近像素值出现的概率大小，当一其中：当视频序列为

7、灰度图像时，为像数灰度均个新到的像素值与该分布中某一个或几个单模型相值，c为方差；对于彩色图像，为像数彩色通道各匹配时，说明该单模型较为符合当前像素值的分布，分量值组成的矢量，c为各分量之间的协方差矩阵，故需适当增加其权值，权值更新率的大小体现了对于RGB的彩色图像，彩色通道各分量值相互独立权值的修正量，较大的OL实现了较快的更新。且具有相同的方差，则协方差矩阵为：当某一单模型与新到的像素值匹配时，需要调C=2E(3)整模型参数和0-。．0-+l(，y)=(1一a)0-一1(，)，)+OL0-(，，，)