MATLAB单高斯模型静态背景差分目标检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于单高斯概率模型的静态背景差分目标检测。通过建立背景像素的概率分布模型并动态优化参数，系统能够准确区分前景目标与背景。采用概率阈值判定机制，适用于视频序列中的运动目标检测。

详 情 说 明

基于单高斯模型的静态背景差分目标检测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于单高斯概率模型的静态背景差分目标检测系统。系统核心思想是利用单高斯分布对视频序列中的静态背景进行概率建模，通过计算当前帧像素值与背景模型之间的概率差异来分割前景运动目标。系统支持背景模型参数的在线迭代更新，能够适应光照缓慢变化等场景动态，无需对背景进行重新建模即可实现实时处理，适用于监控视频中的运动物体检测场景。

功能特性

• 静态背景建模：采用单高斯分布对每个像素点的颜色特征进行概率分布建模
• 自适应背景更新：通过设定的学习率参数，实现背景模型参数的在线迭代优化
• 前景目标分割：基于概率差异阈值判断，生成二值前景掩膜
• 实时处理能力：采用增量更新机制，支持视频序列的实时处理
• 参数灵活可调：概率阈值、学习率等关键参数可根据实际场景调整
• 多格式支持：支持RGB彩色图像和灰度图像序列作为输入

使用方法

1. 输入准备：准备视频帧序列（矩阵形式），可选择提供初始背景模型参数（均值μ、协方差Σ）
2. 参数设置：设定概率阈值（默认范围0.5-0.9）和学习率参数（控制模型更新速度）
3. 运行系统：执行主程序开始背景建模和目标检测过程
4. 结果输出：系统输出二值前景掩膜、更新后的背景模型参数，并可视化显示原帧与检测结果的叠加效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像/视频格式读取功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，主要功能包括：初始化背景模型参数，读取输入视频序列，对每帧图像进行单高斯概率计算和前景背景分类，根据学习率动态更新背景模型参数，生成二值前景掩膜输出，以及实现检测结果的可视化显示。该文件整合了背景建模、目标检测和模型更新的完整算法链路。