MATLAB实现基于多高斯模型的动态场景运动目标检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用混合高斯模型（GMM）对视频序列进行背景建模，实时提取动态场景中的运动目标。系统通过自适应背景更新机制，有效应对光照变化和背景抖动，实现鲁棒的运动目标检测与分割。

详 情 说 明

基于多高斯模型的动态场景运动目标检测系统

项目介绍

本项目是一个基于混合高斯模型（GMM）的运动目标检测系统，专门设计用于处理动态场景下的视频序列。系统通过建立并持续更新背景的高斯混合模型，有效分离前景运动目标与背景，能够适应光照变化、轻微背景晃动等复杂环境条件。该系统支持视频文件输入和实时摄像头流处理，提供实时的检测结果可视化与分析数据输出。

功能特性

• 复杂背景建模：采用混合高斯模型对每个像素点进行建模，能够描述复杂、多模态的背景。
• 自适应背景更新：内置在线参数更新算法，使背景模型能够随时间动态调整，持续适应环境变化。
• 实时处理能力：支持对视频文件和摄像头视频流进行实时或准实时的运动目标检测。
• 鲁棒性增强：运用形态学操作（如开闭运算）和连通域分析对前景掩膜进行后处理，消除噪声，填充空洞，提高检测质量。
• 灵活参数配置：用户可调节关键参数，包括学习率、高斯模型数量、前景判断阈值等，以适应不同场景需求。
• 多维度结果输出：

- 实时并排显示原始视频帧与检测结果（含目标包围框）。 - 生成前景目标的二值化掩膜。 - 输出运动目标的边界框坐标与场景中目标数量统计。 - 可选导出运动目标的轨迹跟踪数据（文本格式）。

使用方法

1. 运行系统：启动主程序文件。
2. 选择输入源：根据提示选择使用视频文件或连接摄像头作为输入源。若选择视频文件，请确保格式受支持（如.avi, .mp4, .mov）。
3. 参数配置（可选）：在运行前或通过界面调整检测参数，如学习率、高斯分量数等，以达到最佳检测效果。
4. 查看结果：系统将打开显示窗口，左侧为原始视频，右侧为检测结果。结果画面中，运动目标将被高亮并以矩形框标出。
5. 输出数据：检测过程中，前景掩膜、目标坐标和数量信息会实时生成。根据需要，可启动轨迹数据导出功能。

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
• 硬件建议：适用于实时处理的中等性能计算机（或更高配置），配备摄像头（若需使用实时视频流功能）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程与功能。它负责整个应用的启动与调度，具体实现了以下关键能力：初始化系统参数与图形用户界面；处理用户的输入源选择与参数配置请求；调用混合高斯模型进行背景建模与前景提取的核心算法；管理视频流的读取与实时显示；执行对检测结果的形态学后处理与连通域分析；计算并绘制运动目标的边界框，同时进行数量统计；最后，控制检测结果的输出与可选数据的导出功能。