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基于改进混合高斯模型的运动目标检测作者：黄会敏杨松林陈燚玲来源：《数字化用户》2013年第20期【摘要】背景建模是运动目标图像检测算法中的一项技术，本文对背景建模中的经典混合高斯算法进行了学习研究，针对混合高斯模型在复杂场景中的适应性问题，本文提出了一种改进的混合高斯背景模型。
该模型通过建立一种自适应的参数更新方法，使得混合高斯的参数更新能够随着环境的变化自适应调整，从而提高算法的适应能力。
最后，通过编程仿真，验证了算法的有效性。
【关键词】背景建模混合高斯模型更新方程【Abstract】Background modeling is a technology of the moving target image detecting algorithm，and in this paper，the authors made research to the Classical Gaussian Mixture algorithm in Background modeling. As for the adaptability of Gaussian Mixture Model in complex scene， an improved Gaussian Mixture Model is put forward in this paper. The new model makes the parameters of the Gaussian Mixture updated with change of the environment adaptively by establishing an adaptive parameter updating method， thus， improving the adaptability of the algorithm. Finally，verif the effectiveness of the algorithm through the programming simulation.【Keywords】Background Modeling； Gaussian Mixture Model； Update Equation一、引言随着科技的进步智能视频监控被越来越多的被应用到交通、高危险区域工作区、敏感水域、军事区域、工厂重点保护区和金融等领域，其中运动目标检测技术是其中一个重要研究方向。
廛围抖夔基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测王辉(北京交通大学，北京市100044；66294部队，北京市100000)：●‘o．脯要】视濒监控涉及讣算瓤税觉、模≯i识别和人工智能等多耷领域。
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睽艚铡视濒监挺；避动目棚如帧闻羞分；海舍高新模型{躔影毒除i一_¨j视频监控涉及计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域，它是指在不i司环境下对人和车辆进行的实时观察，根据观察对象的动作、行为进行分析，为用户提供信息。
视频监控过程分为运动目标检测、目标跟踪、目标分类和目标分析。
目前，运动目标检测算法有很多运动目标检测算法都依据减背景思想来展开，主要有帧间差分法、混合高斯法和光流分析法等。
本文提出一种基于St a uf f er等提出混合高斯法和差分法结合的方法对视频图像进行处理的算法。
算法有效的提高了系统快速检测目标的能力，消除了单独使用差分法时产生的空洞现象。
1背景建模的方法和原理运动目标检测主要有以下四个步骤：视频数据预处理、背景建模、前景目标检测和运动区域处理。
背景建模是运动目标检测参考模型，典型的背景建模方法有帧问差分法、线性预测法、混合高斯法等。
笔者提出了基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测算法。
11帧间差分法帧间差分法是利用视频序列中当前帧图像的亮度与前面某帧图像的亮度进行差分来提取运动区域。
即利用前面某时刻的视频帧作为当前时刻的视频帧的背景帧来计算的方法。
l^(z，y)一0』x，Y)l>D该方法在表示图像变化时可转化为一个二值图像来表示：聪z，Y，t-1I t?-i，矿…x，Y)一f f_，(x，y)1>DO R0，ot her s当亮度差的绝对值大干设置好的阈值D时，检测出运动区域，厶置1：否则未检测出运动区域，^置O。
