基于高斯混合模型和canny算法的运动目标检测(2011年)资源-CSDN文库

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第  卷第  期

  年  月

   

广东工业大学学报

Journal of Guangdong University of Technology

   

    

   

收稿日期：

基金项目：国家自然科学基金资助项目（）；广东省自然科学基金资助项目（，）

作者简介：陈世文（），男，实验员，硕士，主要研究方向为目标检测、目标跟踪等

基于高斯混合模型和  算法的运动目标检测

陈世文

，

，蔡 念



，肖明明



（ 嘉应学院计算机学院，广东梅州 ； 广东工业大学信息工程学院，广东广州 ；

 仲恺农业工程学院信息学院，广东广州 ）

摘要：提出一种基于高斯混合模型和  算法的运动目标检测算法 利用高斯混合模型计算像素之间的颜色信

息，同时利用高斯混合模型更新背景信息；用  算子提取图像的边缘信息；将颜色信息和区域结构信息线性融

合起来，较好地解决了边缘信息明显的运动目标检测

 实验中采用改进的加权高斯模型及传统的  算法相结

合 结果表明，本文方法比经典高斯混合模型方法具有较高的分割精度，鲁棒性较好

关键词：高斯混合模型；目标检测； 算子

中图分类号：      文献标志码：      文章编号：（）

  高斯混合模型（   ，）

是一种半参数的估计方法，通过新的学习分布替代

旧的高斯分布，能很好地表征背景变化，是研究运动

目标检测的最有效方法之一

  和 

［］

在高斯

混合模型基础上提出一种更新参数方法，有效地解

决了慢运动目标的检测，但背景是复杂环境时效果

却不理想  和 

［］

通过研究高斯混合

模型公式及参数更新公式，提出新的学习率公式，该

学习率使均值收敛快而准确，但用于方差学习却不

够理想 陈世文等

［］

曾提出一种加权思想，在模型更

新中赋予均值和方差不同的权值，但仅利用颜色信

息进行前景分割

  等

［］

结合图像的空间深度

信息和色彩亮度信息，提出一种改进的方法，该方法

较好地检测出多目标的运动，但是当不同的目标处

在同一像素深度时，尽管有不同的色彩信息，也难检

测出运动目标 原春锋等

［］

提出了基于高斯混合模

型和梯度信息的视频分割方法，方法中结合梯度相

关函数对分割结果进行校正，能适应剧烈光照的变

化；但模型收敛速度慢，实时性较差 刘鑫等

［］

为每

个像素构建高斯混合模型，通过融入帧间差分把每

帧的图像区分为背景区域、背景显露区域和物体运

动区域，能迅速响应实际场景的变化；但不能解决动

态背景变化的问题

人们通常通过颜色或者亮度信息来分割前景和

背景，而颜色和亮度容易受光照及噪声的影响，容易

导致误判 一幅图像包含了丰富的信息，除了颜色和

亮度外，还包含有轮廓、边缘、纹理等信息，这些特征

信息反映了空间的区域结构信息 当目标像素与背

景像素在颜色和亮度信息上非常接近时，目标容易

被误判为背景，人们致力于寻求其它方法解决此问

题

［］

 文献［］采用颜色信息与边缘信息对目标进

行分割，取得了一定的效果，但当目标边缘不明显时

也容易误判 文献［］用高斯分布去模拟像素在时

间轴上的颜色信息，用马尔可夫随机域去模拟纹理

信息，然后用贝叶斯推断将两者信息结合起来，但是

马尔可夫随机域的参数估计需要耗费较多的时间

本文从图像的区域结构信息着手，通过  算子

提取图像的边缘信息，利用高斯混合模型拟合背景

信息及计算颜色差异和颜色权值，将两者融合起来，

对运动目标进行分割

 保证了模型在线更新背景信

息时模型的稳定性和收敛性，同时弥补了目标分割

中颜色信息接近时容易导致误判的不足



 高斯混合模型

在实际中，尤其是对于室外的场景，由于各种噪

声的干扰，其背景变化是比较大的，会出现树枝摇

动、光线变化等不同情况 因此用一个高斯分布就不

能完全描述实际的背景情况 这种情况下就需要采

用多个高斯模型来描述动态的背景，为不同的状态

建立不同的高斯模型

将序列图像中的某一点（i ，j），在时间 t 的观察

值写为 X

，对于给定点（i，j）的一系列观察值｛ X



，



，… ，X

｝，可以看作是一个与其它点独立的统

计随机过程，用

K 个高斯分布的混合模型去模拟，

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