混合高斯模型对图像序列经行背景建模

资 源 简 介

混合高斯模型对图像序列经行背景建模

详 情 说 明

混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是视频分析中常用的背景建模技术，能够有效处理动态场景中的光照变化和背景扰动。其核心思想是将每个像素点的颜色值视为多个高斯分布的加权组合。

在背景建模过程中，系统会为每个像素维护3-5个高斯分布。这些分布分别对应可能的前景、背景以及过渡状态。模型会持续更新每个高斯分布的参数（均值、方差和权重），通过期望最大化算法来适应场景变化。

对于新的帧处理时，像素值会与现有高斯分布进行匹配。匹配成功的分布参数会被更新，不匹配的则可能被新分布替代。最终通过权重和方差排序，选择最可能是背景的分布。

该方法的优势在于能自适应处理树枝摇动、水面波纹等动态背景，且对缓慢光照变化鲁棒。建模结果可以序列化保存为文件，包含各像素点的高斯分布参数，便于后续分析或可视化。保存的模型可重新加载用于新视频的背景提取。

实际应用中常配合形态学处理和后滤波来优化结果，消除细小噪声。在监控系统、交通流量统计等场景表现优异，是智能视频分析的经典基础算法。