混合高斯模型的背景减除算法

资 源 简 介

混合高斯模型的背景减除算法

详 情 说 明

混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是计算机视觉中常用的背景减除算法之一，主要用于视频中的运动目标检测。其核心思想是将每个像素点的颜色值视为多个高斯分布的混合体，通过动态更新这些分布来适应光照变化、背景扰动等场景。

算法原理 多模态建模：每个像素被建模为3-5个高斯分布的混合（如道路场景中树叶晃动、阴影等需多分布描述）。 在线更新：新帧的像素值与现有高斯分布匹配时，更新该分布的均值和方差；若不匹配则创建新分布。 背景判定：按权重/方差比排序，前N个分布判定为背景，其余为前景（运动目标）。

Matlab实现要点 使用`gmdistribution`类初始化混合高斯参数，或手动实现分布权重计算。 逐帧处理时，通过马氏距离判断像素匹配度，并采用学习率参数控制更新速度。 最终二值化输出中，前景区域通常需结合形态学操作（如开运算）降噪。

优势与局限 适应动态背景（如波浪、飘雪），但计算量随分布数量增加而上升。 参数调节敏感：学习率过高会导致"鬼影"残留，过低则难以适应快速变化。

扩展方向可结合帧差法或光流法优化实时性，或引入深度学习方法增强复杂场景鲁棒性。