matlab代码实现图形图像处理

资 源 简 介

matlab代码实现图形图像处理

详 情 说 明

混合高斯模型（GMM）是图形图像处理中用于动态背景估计与更新的经典方法。该方法通过建立多个高斯分布来描述场景中像素值的变化规律，特别适用于存在光照变化或轻微动态干扰的场景。

在Matlab中实现混合高斯背景估计通常包含以下关键步骤：首先初始化每个像素点的K个高斯分布参数（均值、方差、权重），这是模型的基础。接着处理视频序列时，对每一帧的每个像素，将其当前值与现有的高斯分布进行匹配检验，判断是否属于背景。若匹配成功，则更新对应高斯分布的参数，包括调整均值向当前像素值靠近、重新计算方差以及提高权重。

对于不匹配的像素点，可能意味着前景物体出现或需要更新背景模型。此时会替换权重最小的分布，或创建新的高斯分布。最后通过权重与方差之比对高斯分布排序，选择前B个分布作为背景模型，实现背景的动态更新。

该方法的优势在于能自适应光照变化和缓慢移动的背景物体，但计算量会随高斯分布数量增加而上升。实际应用中常通过调整学习率、阈值和分布数量来平衡实时性与准确性。