高斯模型的运动目标检测算法

资 源 简 介

高斯模型的运动目标检测算法

详 情 说 明

文章内容： 基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法是一种经典的背景减除方法。该算法在YUV色彩空间下运行，相比传统RGB空间能更好地区分亮度与色度分量。

核心算法流程分为四个关键步骤： 首先进行背景建模，采用K个高斯分布组成的混合模型来描述每个像素点的颜色特征分布。对于视频首帧或前N帧，系统会自动学习建立初始背景模型。

其次，在模型更新阶段，新像素值会与现有高斯分布进行匹配，根据匹配程度动态调整高斯分布的参数和权重。接近背景的分布会获得更高权重，同时模型会逐步遗忘陈旧数据。

然后是背景/前景分类，通过计算当前像素值与各高斯分布的匹配概率，将像素划分为背景或前景。通常采用3-5个标准差作为判断阈值，超出范围的像素被视为前景运动目标。

最后在YUV空间处理时，算法会单独处理亮度(Y)和色度(UV)分量。这种分离处理能提高对光照变化的鲁棒性，因为运动目标检测主要依赖色度信息，而亮度变化可被部分忽略。

该方法的优势在于能适应缓慢变化的场景，如光照渐变或摇摆的树叶。改进版本还会加入阴影检测、形态学后处理等模块来提升检测精度。实际应用中需要根据场景特点调整学习率、高斯分布数量等参数。