融合区域训练的自适应混合高斯背景建模

摘要 针对传统混合高斯背景算法在进行运动目标检测时出现拖影和碎化、算法性能差等缺点,融合背景差分、自适应阈值与高斯成分个数自适应算法提出基于区域训练的自适应背景建模进行改进.检测时,通过待检帧与构建的背景模型进行差分及对差分图像自适应阈值分割获得运动目标与背景区域.进行背景模型训练时,运动目标区域像素保持其混合高斯模型不变,背景区域的像素正常训练并实现高斯成分个数自适应算法,使混合高斯模型高斯成分仅由实际背景像素构建和产生,提高算法的性能与背景模型构建的有效性.实验表明,该算法对有诸多不确定性的视频序列构建的背景模型都有较好的适应性,能消除拖影和碎化,计算速度有一定提高,能快速响应实际场景的变化