背景减除算法

英文回答：The traditional methodology for background subtraction and shadow detection in video surveillance is a widely employed algorithm for the detection of moving objects. This algorithm is based on the construction of a background model for a given scene, which is then utilized topare each frame of the video in order to discern foreground objects. The initial stage of this algorithm involves the formulation of a background model using statistical techniques such as mean or median pixel intensity. Subsequently, this background model is applied to categorize pixels within each frame as either background, foreground, or shadow.视瓶监控中传统的背景减法和阴影检测法是广泛使用的检测移动对象的算法。

这个算法是基于为给定场景构建一个背景模型，然后利用这个模型对视瓶的每个帧进行拓扑，以便辨别前景对象。

该算法的初始阶段涉及使用平均或中位像素强度等统计技术来制定背景模型。

随后，这个背景模型被用于将每个框架内的像素分类为背景，前景，或者阴影。

So, the first part of this algorithm is all about figuring out what's different between each frame and the background. If a pixel'svalue is a lot different from the background, it's labeled as part of the foreground. But sometimes, the background model gets outdated because of changes in lighting or camera noise, and that can cause mistakes. To fix this, the background model needs to be updated constantly to keep up with changes in the scene. And another important thing is detecting shadows, which can look like moving objects. So, wepare the color and brightness of the foreground with the background to try and spot any potential shadows.这个算法的第一部分，都是为了找出每个框架和背景的不同之处。

背景减除算法之K2017/12/16 446 Python版本：3.5.2，Opencv版本：3.2.0，网上安装教程很多，在此不再赘述MOG2算法，即高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。

它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction”和2006年发布的“Efficient Adaptive Density Estimation per Image Pixel for the Task of Background Subtraction”中提出。

KNN算法，即K-nearest neigbours - based Background/Foreground Segmentation Algorithm。

2006年，由Zoran Zivkovic 和Ferdinand van der Heijden在论文”Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction.”中提出。

下面介绍两种算法的具体实现，实验中所用到的视频为CASIA步态数据库，用以上两种算法分别提取步态轮廓图像步态视频已上传到百度云，步态视频，提取密码：9mt0 （一）MOG2算法实现import numpy as npimport cv2cap=cv2.VideoCapture(‘D:\gait-vedio\gait.avi’)#混合高斯，对每一帧的环境进行学习，常用来对不同帧进行比较，并存储以前的帧，可按时间推移的方法提高运动分析的结果。

fgbg=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() while(1): #默认第一帧为背景图片ret,frame=cap.read() fgmask=fgbg.apply(frame) cv2.imshow(‘frame’,fgmask) k=cv2.waitKey(30) 0xff#按’q’键退出循环if k== ord(‘q’): breakcap.release()cv2.destroyAllWindows() 实验结果，（一）KNN算法实现采用KNN实现视频图像的背景分割算法，并且保存每一帧图像（与视频文件在相同的文件夹） import cv2#视频文件路径datapath = “D:/test1gait/”bs = cv2.createBackgroundSubtractorKNN(detectShadows = False)#背景减除器，设置阴影检测#训练帧数history=20 bs.setHistory(history)frames=0camera = cv2.VideoCapture(datapath + “gait2.avi”)count = 0#对原始帧进行膨胀去噪，#前景区域二值化，将非白色（0-244）的非前景区域（包含背景以及阴影）均设为0，前景。

背景消减法_OpenCV_详解一.基本概念背景消减法可以看作一种特殊的帧差法。

基本思想：利用当前帧图像与背景图像对应象素点的灰度差值来检测车辆。

如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别很大，就认为此象素点有车通过；相反，如果当前图像的象素点和背景图像的象素点灰度值差别较小，在一定的阈值范围内，我们就认为此象素点为背景象素点。

背景差值法假定图像背景是静止不变的，即图像背景不随图像帧数而变，可表示为b(x,y)，定义图像序列为f(x,y,i)，其中(x,y)为图像位置坐标，i为图像帧数，将每一帧图像的灰度值减去背景的灰度值可得到一个差值图像：id(x,y,i)=f(x,y,i)-b(x,y)背景差值法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取与背景更新。

在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。

然而它对于动态场景的变化，例如光照的变化和阴影的干扰等特别敏感。

因此，选取一个可靠的背景模型进行背景的提取与动态更新以适应环境的变化是必要的。

使用背景差分法进行运动检测通常会遇到如下一些问题：（1）背景获取：最简单的方法是在场景中没有运动目标的情况下进行，但在现实中肯定是无法满足的，如高速公路和城市交通的监控，需要一种方法能在场景存在运动目标的情况下获得背景图像。

（2）背景的扰动：如树叶、树枝等各种东西的摇动（3）外界光照条件的变化（4）背景中固定对象的移动（5）背景的更新（6）阴影的影响背景消减法根据其背景模型的不同又可分为：直方图法、平均值法、单分布高斯背景模型、混合高斯分布背景模型、Kalman滤波器法，HMM模型法。

二.下面分享的是两种背景实现方式：（1）背景即为第一帧图像，简单的先看看程序的基本步骤和实现方法。

这种方法适用于第一帧即为全部背景，如果存在不是背景的物体，将出现误差；同时进行了简单的背景更新；（2）背景为前50帧的平均值，对于高速的车流量较少的地段，背景提取较理想，车辆缓慢移动时会在背景上留下痕迹。

基于高斯混合模型的视频背景减除方法背景减除是计算机视觉领域一个重要的问题，它被广泛地应用在视频监控、人机交互、数字影像等领域。

比如说在监控视频中，我们想要识别在场景中出现的人或车辆，我们需要首先将背景给减去，这样才能从背景中分离出前景，并对其进行进一步的处理和分析。

常见的背景减除方法有帧差法、中值滤波法，但是这些方法存在一定的噪音和误差，提高其准确性和性能就成为了研究者们的一个很大的挑战。

高斯混合模型（GMM）是一种常见且有力的背景减除方法。

GMM 能够避免上述方法的缺点，同时比其他方法的性能更好。

GMM 是一种半监督学习方法，因为它不需要单独的先验知识或算法，而是通过观察给定样本的学习过程。

它将一个场景看作一个由许多高斯分布组合成的混合模型，每个高斯分布表示一个场景的背景。

在 GMM 中，我们考虑场景背景中所有像素点的预期颜色分布。

学习过程主要是通过EM 算法来估计高斯混合模型。

因此在视频中的每一帧图像中，我们需要通过对该场景的颜色分布进行建模，使其不会由于光照、背景变化等因素而发生变化。

如上所述， GMM 背景减除算法主要受到光照和背景变化的影响。

它使得基于样本的背景抽取建立尽量准确和可靠的灰度和颜色通道模型，然后对实时的背景剪贴板进行更新并执行前景替换。

该算法的基本流程如下：1. 将背景分为多个分量，每个分量是一个高斯分布模型。

然后不断地从场景中学习每一个高斯分布, 添加或删除高斯分布，以适应当前的场景。

2. 就算是完全背景, 在使用 GMM 算法的时候, 我们仍然可以预设一个阀值, 用来表示背景中的一个像素点变为前景所必须达到的异乎寻常值。

3. 针对每一帧中的各个像素点, 判断该像素点的颜色是否超过了预设的阀值，如果超过了则表示这个像素点属于前景, 将其标记并在图像中标出来。

4. 不断更新模型。

每一帧中的背景模型是不断变化的, 因为场景本身可能出现一些背景变化或者光照变化, 这些变化会引起背景模型发生变化。

用于视频数据压缩的背景减除技术研究随着网络的飞速发展，视频成为了人们生活中不可缺少的一部分。

视频数据的处理和传输已经成为了一大难题，其中视频数据的压缩是解决该难题的关键。

而背景减除技术是视频数据压缩中不可或缺的一个环节，在处理视频数据时，通过摄像头拍摄环境，将一些无用信息过滤掉，从而达到压缩视频数据体量的目的。

本文将探讨背景减除技术在视频数据压缩中的应用。

I. 背景减除技术的原理背景减除技术又称为运动目标检测技术，其原理是根据视频中像素的变化，将背景和目标分离开来。

背景通过相应的算法预先提取，像素变化与预先提取的背景进行比较，从而推测出像素对应的目标。

多采用的背景减除算法有快速背景统计（FBS）、自适应背景模型算法（ABM）和基于多高斯分布混合的背景减除算法（GMM）。

II. 背景减除技术在视频数据压缩中的应用背景减除技术可以达到过滤掉视频中一些无用信息，压缩视频数据体量的目的。

实际上，使用背景减除技术可以有多种应用，例如监控领域中，背景减除技术可以过滤掉监控画面中的静态背景，将需要监控的目标以动态形式呈现，可以大大提高视频传输速度、降低数据传输的成本。

另外在电影后期处理过程中，背景减除技术可以用于图像融合，将分别拍摄的多个镜头融合成一张图像，使得电影画面效果更加逼真，增强观众的沉浸感。

III. 背景减除技术存在的不足之处背景减除技术在不同领域应用的结果会有所不同，例如在复杂的背景中，背景减除技术可能会存在误判，导致目标被过滤掉，而在海上巡逻等复杂场景中，由于环境的快速变化，背景减除技术也会存在一定的局限性。

另外，在使用背景减除技术时，可能会存在一些误判，例如当一个人从摄像头后方进入画面时，可能被误判为运动目标。

IV. 背景减除技术的发展趋势随着深度学习、人工智能等技术的不断发展，基于背景减除技术的算法也在不断改进和完善。

例如深度学习技术可以通过不断的模型训练来提高判断的准确度，人工智能技术可以辅助人类进行视频对象目标的检测等。

背景去除算法随着数字图像处理技术的不断提升，图像背景去除算法也得到了不断的发展。

背景去除算法的主要目的是将图像中的目标与背景分开，以便更好地处理和分析图像。

在此，我们将介绍一些常见的背景去除算法，并讨论它们的优点和缺点。

第一种常用的背景去除算法是基于阈值的方法。

这种算法通常使用灰度值信息来识别图像中的目标和背景。

具体而言，该算法将图像的灰度值与一个固定的阈值进行比较，如果当前像素的灰度值高于阈值，则将其标记为前景，否则标记为背景。

该算法可以快速、简单地实现，但是在背景与前景之间存在复杂的互相依赖关系时，其效果不佳。

第二种常用的背景去除算法是基于深度学习的方法。

这种算法通常使用神经网络模型来训练并学习图像中的目标和背景。

该算法需要大量的标注数据和计算资源，但是它能够自动学习图像中的特征和模式，因此效果比基于阈值的方法更好，尤其是对于复杂的图像背景。

第三种常用的背景去除算法是基于差异的方法。

这种算法通过比较两幅图像之间的差异来确定目标和背景。

具体而言，该算法需要一幅没有目标的背景图像和一幅有目标的图片，通过对两幅图像进行像素级差异计算，将属于目标的像素标记为前景，类似地将属于背景的像素标记为背景。

该算法可应用于复杂背景下的目标提取，但需要事先采集不带目标的背景图片，计算量较大。

以上三种算法各有优缺点，选择何种算法应根据具体应用场景及特定需求来确定。

一般来说，对于运算速度要求较高的场合，可使用第一种算法，对于背景复杂且需要更高精度的场合，可以采用第二、三种算法。

在背景去除的应用过程中，为确保算法效果，还需要考虑预处理、后处理和优化算法等步骤。

总之，背景去除算法是数字图像处理中一个重要的基础技术，能够对图像中的目标进行准确提取和分析，为实际应用提供了重要的支持。

未来，我们相信随着科技的不断发展，背景去除算法也会得到进一步的创新和提升。

国防科学技术大学硕士学位论文背景减除的算法研究姓名：孙吉花申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：刘肖琳20061101国防科技大学研究生院硕士学位论文可以看出，第一类的概率最大，其平均值为１７６左右，取该像素的Ｒ值分量为１７６。

依此方法遍历所有像素的ＲＧＢ值，即可以得到一幅完整的彩色背景模型图像。

数字图像处理中的灰度直方图概念与图像序列的ＲＧＢ三个通道的数值单独进行统计的方法有相通之处．若把图像序列的ＲＧＢ三个值分别作为灰度来看，上述的统计过程可以用三个灰度直方图分析来进行。

只是这里的灰度直方图不是单幅图像的，而是图像序列的某个对应像素位置的某个颜色单值的统计结果。

灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数。

其横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度出现的频率汹１．对应于此处的应用，某个颜色单值的直方图是该颜色分量的函数，描述的是图像序列中某个像素位置的该分量具有此数值的个数。

例如图３～５所示；图３样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｒ直方图图４样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｇ直方图国防科技大学研究生院硕士学位论文图５样本图像序列２中（１００，２０）像素位置的Ｂ直方图图３～５中横坐标是该颜色分量的数值范围（图像序列中该像素的此颜色分量的最小值到最大值），纵坐标是该数值的频率（出现的次数）．由图３～５可知；Ｒ通道的高频数值主要集中在两个数值，即１１７和１１８，按方柱高低的比例取其平均值作为（１００，２０）位置的Ｒ数值。

Ｇ通道的数值与Ｒ通道类似，高频数值集中在１０７和１０８上，按方柱高低的比例取平均值作为（１００，２０）位置的Ｇ数值。

Ｂ通道的情况就有些特殊，高频数值集中在１０７上，形成单峰，直接获取数值作为（１００，２０）位置的Ｂ数值。

类似的方法循环遍历所有的像素，就得到完整的一幅彩色图像，也就是我们所求的背景模型。

２．２．２静态背景减除的基本原理根据背景模型与当前视频图像的对比，找到有差异的像素归为前景目标。

背景去除算法引言背景去除算法是计算机视觉领域中重要的基础技术之一。

它的主要目标是将图像中的前景对象从背景中分离出来，以便后续的图像分析和处理。

背景去除算法在很多应用中都发挥着重要的作用，比如雄鹿球队在比赛时的投篮分析、电影特效中的绿幕抠图等等。

在本文中，我们将深入探讨背景去除算法的原理、常用方法和应用场景。

背景去除算法原理背景去除算法的核心思想是对图像进行像素级别的分析，将背景像素和前景像素分开。

根据算法的不同，背景像素和前景像素可以通过不同的特征进行区分，比如颜色、纹理、形状等。

下面我们将介绍几种常见的背景去除算法。

阈值分割算法阈值分割算法是最简单且常用的背景去除方法之一。

它基于图像的灰度值或颜色值，将像素分为两个类别：背景和前景。

阈值的选择对结果有着重要的影响，通常是通过试验和调整来确定最佳阈值。

阈值分割算法的优点是简单直观，计算速度快，但对于复杂的场景和光照变化较大的图像效果不佳。

基于统计的算法基于统计的算法利用图像的统计特性，如图像的均值、方差等，来进行背景去除。

常见的基于统计的算法有高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和自适应混合高斯背景建模(Adaptive Mixture of Gaussians for Background Modeling, GMM-Adaptive)。

这些算法可以适应场景的变化，并能够精确地检测出前景对象。

基于运动的算法基于运动的算法是利用前景对象和背景的运动差异进行分割的。

它基于两个假设：前景对象的运动速度快于背景，前景对象的像素强度变化大于背景。

基于运动的算法包括光流法(Optical Flow)、帧间差分法(Frame Difference)和基于块的运动检测等。

这些算法对于动态场景的背景去除具有较好的效果。

常用背景去除算法除了上述提到的阈值分割算法、基于统计的算法和基于运动的算法外，还有其他一些常用的背景去除算法，如基于纹理特征的算法、基于图像轮廓的算法等。

一种针对移动相机的实时视频背景减除算法I. 引言A. 研究背景与意义B. 国内外研究现状C. 本文研究内容与创新点II. 相关技术介绍A. 背景减除算法原理B. 移动相机视频特点分析C. 实时视频背景减除算法分类与比较III. 实时视频背景减除算法设计A. 移动相机视频预处理B. 基于深度学习的实时背景减除算法设计C. ROI区域提取和处理D. 实时运行实现IV. 实验结果与分析A. 数据集描述B. 评价方法介绍C. 实验结果展示与分析D. 算法优越性验证V. 结论与展望A. 工作总结B. 创新点归纳C. 可以改进的方向一、引言随着移动设备的普及和照相功能的逐渐强大，许多用户开始使用移动相机进行视频拍摄，例如移动端实时视频聊天、直播、拍摄等。

但是这类视频由于移动相机的自身特点，如手持、镜头晃动等问题，很难保持背景的稳定性，因此需要通过一定的算法来实现实时视频背景减除的操作，以提高视频的质量和清晰度，改善用户的观看体验。

本文的研究内容主要聚焦于一种针对移动相机的实时视频背景减除算法。

本章将从研究背景与意义、国内外研究现状和本文研究内容与创新点三个方面来介绍该算法。

A. 研究背景与意义移动相机的普及给用户带来了便利的拍摄体验，然而与专业的摄影设备相比，移动相机的成像质量和稳定性还有待提高。

特别是在实时视频聊天、直播和拍摄等应用场景中，由于移动相机自身的振动和抖动等因素，视频的背景很难保持稳定，从而影响用户的观看体验。

为此，实时视频背景减除算法应运而生，通过从相机传感器中采集到的视觉信息中分离出背景和前景的处理方式，可以在很大程度上提高实时视频质量和稳定性，使其更符合用户需求。

B. 国内外研究现状在实时视频背景减除算法的研究领域中，国内外学者在不断提出新的算法，寻求更优秀的解决方案。

目前的研究工作主要集中在两个方面：传统算法和深度学习算法。

传统算法主要包括帧差、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、自适应背景模型等。

bpca 原理BPCA原理是指基于主成分分析的背景减除法（Background Pixel Counting Algorithm），它是一种常用于图像处理和计算机视觉领域的算法。

该算法的主要目的是从图像中提取出背景信息，并用于分割、识别或检测对象。

BPCA原理的基本思想是通过主成分分析将图像中的像素点分解为背景和前景两个部分。

主成分分析是一种常用的数据降维技术，它可以将高维数据转化为低维表示，并保留最重要的信息。

在BPCA 算法中，首先需要构建一个背景模型，通过对一系列背景图像的主成分分析，得到一个背景特征空间。

然后，将待处理图像中的像素点投影到该特征空间中，通过计算像素点在特征空间中的距离，判断其属于背景还是前景。

BPCA算法的具体步骤如下：1. 收集一组背景图像，这些图像应包含与待处理图像相似的背景信息。

2. 将背景图像转化为灰度图像，并将其展开为一维向量。

3. 将所有的背景图像向量组合成一个矩阵，每一列代表一个像素点的灰度值。

4. 对矩阵进行主成分分析，得到主成分向量和对应的特征值。

5. 选择保留的主成分个数，通常是根据累计特征值贡献率来确定。

6. 将待处理图像转化为灰度图像，并将其展开为一维向量。

7. 将待处理图像向量投影到背景特征空间中，得到对应的投影系数。

8. 根据投影系数，判断像素点属于背景还是前景。

BPCA算法的优点是可以准确地提取出图像中的背景信息，并且对光照、噪声等因素具有一定的鲁棒性。

它在图像分割、运动检测、目标跟踪等领域有着广泛的应用。

然而，BPCA算法也存在一些局限性，例如对于复杂背景或者前景与背景差异较小的情况，其分割效果可能不理想。

BPCA原理是一种基于主成分分析的背景减除法，通过构建背景模型和投影分析的方式，可以有效地提取图像中的背景信息。

该算法在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用前景，并且具有较好的鲁棒性和准确性。