SGM(Singe Gaussian Model-matlab) 读入图像，显示实时更新背景和运动物体

资 源 简 介

SGM(Singe Gaussian Model-matlab) 读入图像，显示实时更新背景和运动物体

详 情 说 明

单高斯模型（SGM）是一种经典的背景建模方法，常用于视频序列中的运动物体检测。该方法的核心思想是为每个像素建立高斯分布模型，通过不断更新模型参数来适应背景变化。

模型初始化阶段会使用视频的前20帧计算每个像素的均值和方差，这构成了初始背景模型。在实时处理过程中，系统会采用递归更新的方式调整高斯参数，使得背景模型能够适应光照变化等缓慢的环境改变。

系统界面设计包含四个可视化面板：第一个面板显示视频当前帧，让用户直观了解原始输入；第二个面板展示实时更新的背景模型，可以观察到背景的自适应变化过程；第三个面板通过箱型图和条形图展示了20个采样点在20帧中的像素值分布，这有助于分析背景建模的统计特性；第四个面板则突出显示检测到的运动物体，这是通过当前帧与背景模型做差分并应用阈值分割得到的。

在实际应用中，阈值的选择尤为关键，需要根据具体场景的噪声水平和检测灵敏度要求进行调整。过高的阈值会导致漏检，而过低的阈值则会产生大量误检。此外，模型参数的更新速率也需要权衡，既要能快速适应环境变化，又要避免将运动物体误吸收进背景模型。