基于MATLAB的图像序列背景建模与噪声过滤系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现高斯混合模型（GMM），对图像序列进行时域背景建模，有效分割背景与动态前景并去除噪声。算法基于文献研究，适用于视频分析与目标检测场景。

详 情 说 明

基于高斯模型的图像序列背景分析与噪声过滤系统

项目介绍

本项目是一个专门用于处理图像序列（视频帧序列）的时域背景建模与噪声去除系统。它采用高斯混合模型（GMM）对序列中每个像素在时间维度上的分布进行概率建模，从而将像素稳定地分类为背景和前景。核心算法思路源自《Automatic Temporal Segmentation for Content-Based Video Coding》文献，实现了自动化的时域分割，可作为基于内容的视频编码或其他计算机视觉任务的有效预处理步骤。

功能特性

• 时域背景建模：利用高斯混合模型自适应地学习图像序列中每个像素点的背景模式。
• 动态前景提取：准确分离运动的前景目标，支持生成二值化或带原始色彩的前景图像。
• 噪声过滤：通过统计模型有效抑制场景中的随机噪声（如光照变化、摄像头抖动等）。
• 多格式输入支持：可直接处理图像序列文件夹或常见视频文件（如.mp4, .avi）。
• 参数灵活可调：用户可配置帧率、图像分辨率、序列长度等处理参数，以及高斯模型的学习率、模型数量等核心参数。
• 多样化输出：提供背景模型图像、前景目标序列、去噪后的完整图像序列等多种结果。

使用方法

1. 准备输入数据：将待处理的视频文件或按序命名的图像序列文件夹放置在指定路径。
2. 配置参数：在main.m脚本或相关配置文件中，设置输入路径、输出路径、帧率、分辨率、GMM学习率等参数。
3. 运行主程序：执行main.m文件，系统将开始背景建模与噪声过滤流程。
4. 获取输出结果：处理完成后，在指定的输出目录下可找到：

- background_models/：保存学习到的背景图像序列。 - foreground_targets/：保存提取出的前景目标图像序列。 - denoised_sequences/：保存经过噪声过滤后的完整图像序列。 - （可选）包含模型参数和分割统计信息的报告文件。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：建议配备足够内存（8GB以上）以处理高分辨率或长序列视频。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程，其主要功能包括：初始化系统参数与高斯混合模型；读取并预处理输入的图像序列或视频流；对序列中的每一帧进行像素级的时域分析与背景建模计算；根据模型输出分割出背景与前景，并执行噪声过滤；最后将处理结果（包括背景模型、前景目标及去噪后的序列）保存至指定路径，并可生成相关的分析报告。