基于高斯混合模型的MATLAB视频背景提取工具箱

资 源 简 介

该项目实现了基于高斯混合模型（GMM）的视频背景建模与前景目标分割，模拟OpenCV中cvCreateGaussianBGModel的核心功能，支持视频序列的实时背景动态提取，适用于移动目标检测、视频监控分析等场景。

详 情 说 明

基于高斯混合模型的视频背景动态提取系统

项目介绍

本项目实现了基于高斯混合模型(GMM)的视频背景建模与前景目标检测系统。系统能够从视频序列或实时视频流中动态提取背景，并准确分割运动前景目标。通过模拟OpenCV的cvCreateGaussianBGModel函数核心功能，提供了完整的背景建模解决方案。

功能特性

• 自适应背景建模：采用高斯混合模型对视频背景进行动态建模
• 多输入源支持：支持视频文件(avi/mp4/mov等)和摄像头实时流
• 参数可配置：可调节GMM参数(模型数量、学习率、背景比例阈值等)
• 实时处理：支持视频序列的实时背景提取和前景分割
• 可视化输出：提供原始帧、前景掩码、背景图像等多维度可视化
• 性能监测：实时显示处理帧率和检测准确率等指标

使用方法

1. 准备输入源：选择视频文件或连接摄像头
2. 参数配置：根据需要调整GMM参数设置
3. 启动处理：运行主程序开始背景提取
4. 结果查看：观察实时生成的背景模型和前景检测结果
5. 性能分析：查看系统处理统计信息和检测准确性指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：500MB可用空间
• 摄像头：支持USB摄像头(如需实时采集)

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能，包括视频流的读取与解码、高斯混合模型的初始化与参数配置、背景模型的在线学习与更新机制、前景目标的检测与分割算法、多路输出结果的实时可视化展示，以及处理性能的实时监测与统计功能。该文件整合了所有关键模块，提供完整的背景动态提取流程。