基于高斯混合模型的阴影消除算法

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机器学习中的高斯混合模型算法详解

机器学习中的高斯混合模型算法详解机器学习中有许多强大的算法，其中之一就是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）。

GMM是一种统计模型，在很多实际应用场景中被广泛使用，如数据聚类、异常检测、图像分割等。

本文将详细介绍高斯混合模型算法的原理与应用。

高斯混合模型是一种概率模型，假设数据是由多个高斯分布混合而成的。

它的基本思想是通过一组高斯分布对数据进行建模，每个高斯分布代表一种潜在的模式或簇。

GMM的目标是通过最大化似然函数来估计模型参数，从而得到最优的拟合结果。

对于一个包含N个样本的数据集，GMM的参数包括每个高斯分布的均值、协方差矩阵以及对应的权重。

假设数据的维度为D，高斯分布的个数为K，则均值参数为K个D维向量，协方差矩阵参数为K个D×D维矩阵，权重参数为K个标量。

GMM的算法步骤如下：1. 初始化参数：随机选择K个高斯分布的均值、协方差矩阵和权重，作为模型的初始参数。

2. E步：计算每个样本点属于每个高斯分布的后验概率，即每个样本属于每个高斯分布的概率。

3. M步：根据样本点的后验概率，重新估计每个高斯分布的参数，即更新均值、协方差矩阵和权重。

4. 重复执行E步和M步，直到模型的参数收敛，或达到预定的迭代次数。

GMM的收敛判定可以通过似然函数的对数差值来判断，当差值小于某个阈值时，认为模型已经收敛。

GMM具有很多优点，使其在实际应用中备受青睐。

首先，GMM是一种非常灵活的模型，可以拟合各种形状的分布。

其次，GMM可以通过调整高斯分布的参数个数，适应不同数据集中的簇的数量。

此外，GMM还可以用于异常检测，因为异常点在模型中的概率较低。

在实际应用中，高斯混合模型有多种扩展和变体。

例如，可以通过加入约束条件来限制高斯分布的形状，如协方差矩阵的结构。

还可以引入混合成分之间的相关性，从而利用上下文信息提高模型性能。

此外，还可以使用贝叶斯方法对模型进行扩展，允许动态地调整模型的复杂度。

基于阴影消除和混合高斯模型的视频分割算法

的学习与更新、高斯分布生成准则等方面的改进和优化，采用基于形态学重构的阴影消除方法使得前景目标分割
的性能得到了有效地提高文中同时给出了光照突变检测及其背景更新方法。通过对各建立背景模型，准确分割前景目，与其它算法比较具有更强的鲁棒性标
ｎｍｂｒｏｘｕｅｃｍｐｎｎｓｏｕｅｆｍｉｔｒｏｏｅｔｆＧＭＭｓｅｔｔｄａｃｒｉｇｔｅｆｅｕｎｙｏｉｅａｕｈｎｅ，ａｄｔｅｉｓｉｅｃｏｄｎｏｔｒｑｅｃｆｐｘｌｖｌｅｃａｇｓｎｍａｈｈｐｒｏｍａｃｆＧＭＭａｅｅｅｔｖｌｍｐｏｅｔｈｄｆｅａｋｏｄｌａｎｎｄｕｄｔｅｄｓｂｔｎｅｆｒｎｅｏｃｎｂｆｃｉｅｙｉｒｖｄｗｉｔｅｍｏｉｄｂｃｇｕｅｒｉｇａｐａｅｎｗｉｒｕｉｈｉｒｎｎｔｉｏｇｎｒｔｎｒｌｄｓａｏｒｍｏａａｅｎｍｏｐｏｏｉａｅｏｓｒｃｉｎＴｅｄｔｃｉｎｏｄｅｌｍｉａｉｎｃａｇｅｅａｉｕｅａｈｄｗｅｖｌｓｄｏｒｈｌｇｃｌｃｎｔｔ．ｈｅｅｔｏｆｓｄｎｉｕｎｔｏｈｎｅｏｎｂｒｕｏｕｌ
关键词：视频分割；背景建模；混合高斯模型；阴影消除
中图分类号：Ｔ１．３Ｎ９７１文献标志码：Ａ
ＶｉｏＳｇｍｅａｉｎＡｌｏｉｈｍｔａｓａｄｅｅｎｔｔｏｇｒｔｗｉｈＧｕｓｉｎＭｉｔｅＭｏｌａｘｕｒｄｅｎｄＳｈａｏＩｍｏａｄｗｖｌ

高斯混合模型 c语言算法

高斯混合模型 c语言算法高斯混合模型 C 语言算法一、引言高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称 GMM）是一种用于概率建模和数据聚类的统计模型。

它是由多个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布对应一个聚类簇。

C 语言是一种广泛应用于嵌入式系统和底层开发的编程语言。

本文将介绍如何使用 C 语言实现高斯混合模型算法。

二、高斯混合模型算法原理1. 高斯分布高斯分布是一种连续概率分布，也称为正态分布。

它的概率密度函数可以通过以下公式计算：```f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x - μ)^2) / (2 * σ^2)) ```其中，μ 是分布的均值，σ 是分布的标准差。

2. 高斯混合模型高斯混合模型是由多个高斯分布组成的混合模型。

每个高斯分布都对应一个聚类簇，用来表示数据的不同类别或聚集程度。

高斯混合模型的概率密度函数可以表示为：```f(x) = Σ(w_i * f_i(x))```其中，w_i 是第 i 个高斯分布的权重，f_i(x) 是第 i 个高斯分布的概率密度函数。

3. 高斯混合模型的参数估计高斯混合模型的参数估计是通过最大似然估计方法来实现的。

具体步骤如下：- 初始化每个高斯分布的均值、标准差和权重；- 重复以下步骤直到收敛：- E 步：根据当前参数估计每个样本属于每个聚类的概率；- M 步：根据当前样本的权重更新每个聚类的参数估计；- 根据最终的参数估计得到高斯混合模型。

三、C 语言实现高斯混合模型算法1. 数据结构定义我们需要定义一些数据结构来表示高斯混合模型的参数和样本数据。

例如，可以定义一个结构体来表示每个高斯分布的参数：```ctypedef struct {double mean; // 均值double variance; // 方差double weight; // 权重} Gaussian;```2. 初始化参数在开始参数估计之前，我们需要初始化每个高斯分布的参数。

基于混合高斯模型的阴影去除算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｈａｄｏｗｒｅｍｏｖｌａｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｓｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｖｉｄｅｏ
ｓｉｎｃｅｔｈｅｓｈａｄｏｗｄｅｉｆｎｉｔｅｌｙａｆｆｅｃｔｓｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒｅｓｕｈ．Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｓｈａｄｏｗｒｅｍｏｖａｌｍｅｔｈｏｄｓｕｔｉｌｉｚｉｎｇ
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ＩＳＳＮ１００１ — ９０８１
２０１３０１．０ｌ
计算机应用，２０１３，３３（１）：３１ — ３４
ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｔｈｅｍｏｖｉｎｇｒｅｇｉｏｎｓｉｎＹＣｂＣｒｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ．Ｌａｓｔｌｙ，ｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖｌｕａｅｏｆｔｈｅｓｈａｄｏｗＷａｓｏｂｔａｉｎｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅＧａｕｓｓｉａｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎｉｎＹＣｂＣｒｃｏｌｏｒｓｐａｃｅ．Ｍｏｒｅｔｈａｎ

混合高斯模型算法原理

混合高斯模型算法原理混合高斯模型是一种经典的背景建模算法，用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。

它由单高斯模型发展而来，对于多模态的背景有一定的鲁棒性，如：树叶晃动、水纹波动等。

在介绍混合高斯模型前，首先介绍单高斯模型。

1. 单高斯背景模型：单高斯模型将图像中每一个像素点的颜色值看成是一个随机过程，并假设该点的像素值出现的概率服从高斯分布。

该算法的基本原理就是对每一个像素位置建立一个高斯模型，模型中保存该处像素的均值和方差。

如，可设),(y x 处像素的均值为),(y x u ，方差为),(2y x σ，标准差为),(y x σ。

由于随着视频图像序列的输入，模型参数不断更新，所以不同时刻模型参数有不同的值，故可将模型参数表示为三个变量t y x ,,的函数：均值),,(t y x u 、方差),,(2t y x σ、标准差),,(t y x σ。

用单高斯模型进行运动检测的基本过程包括：模型的初始化、更新参数并检测两个步骤。

1）模型初始化模型的初始化即对每个像素位置上对应的高斯模型参数进行初始化，初始化采用如下公式完成：⎪⎩⎪⎨⎧===init std y x init std y x y x I y x u _)0,,(_)0,,()0,,()0,,(22σσ （1）其中，)0,,(y x I 表示视频图像序列中的第一张图像),(y x 位置处的像素值，init std _为一个自己设的常数，如可设20_=init std 。

2）更新参数并检测每读入一张新的图片，判断新图片中对应点像素是否在高斯模型描述的范围中，如是，则判断该点处为背景，否则，判断该点处为前景。

假设前景检测的结果图为output ，其中在t 时刻),(y x 位置处的像素值表示为),,(t y x output ，),,(t y x output 的计算公式如下：⎩⎨⎧-⨯<--=otherwise t y x t y x u t y x I t y x output ,1)1,,()1,,(),,(,0),,(σλ （2）其中，λ是自己设的一个常数，如可设5.2=λ。

基于高斯混合模型的视频背景减除方法

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。

基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法

基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法张文;李榕;朱建武【摘要】针对传统目标检测方法中光照变化、复杂背景、阴影等难点,提出了一种结合三帧差分法和混合高斯背景建模的算法,既能很好地适应场景中的光照渐变和背景扰动,又能克服普通帧差法中检测目标不准确,容易产生孔洞及双影现象的问题.同时,采用了一种简易的阴影抑制算法和形态学滤波处理,有效地去除了阴影以及噪声.实验结果表明,该算法易于实现,具有较好地实时性和鲁棒性,能精确地检测出运动目标.%Aiming at the difficulties of the illumination change, complex background and shadow in the traditional target detecting methods, a novel algorithm which combines three-frame difference with mixture Gaussian background models is presented. It not only can satisfy the illumination changes and background scene disturbance, but also can overcome the problems of object detection inaccuracy which is prone to produce the voids and double-shadow phenomenon existing in common frame differencing method. Furthermore, this paper uses a simple shadow restaint algorithm and morphological filtering processing, which effectively reduces the shadows and noise. The experimental results show that the algorithm is easy to implement, has good real-time performance and robustness, and can detect the moving targets accurately.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)008【总页数】4页(P57-60)【关键词】三帧差分;混合高斯背景建模;阴影抑制;形态学滤波【作者】张文;李榕;朱建武【作者单位】华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006;华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006;华南师范大学物理与电信工程学院,广东广州 510006【正文语种】中文【中图分类】TN919-340 引言运动目标检测是机器视觉研究的一个重要领域，它是目标跟踪和视频图像分析的基础，在智能安防、交通监控、医学图像处理等方面有着广泛的应用，具有重要的应用价值和广阔的发展前景。

复杂背景下的运动目标分割与阴影消除

人员的兴趣。
取方法．但是此方法仅仅用于提取静止的前景区域，
实用性差。时域差分运动检测法对于动态环境具有较强的自适应性。棒性较好，鲁能够适应多种动态环
目前已有运动目标分割方法主要有：景差分背法［、域差分运动检测法［光流（ｐｉｌ５时］９和ＯｔａｃＦｏ法［－］ｌｗ）１１。其中，景差分法利用当前图像与０１背背景图像的差分来检测运动区域，这种方法对光但
项目来源：国家自然科学基金项目（０７１７；６８２１）上海大学创新基金（ＨＵＸ１２２）ＳＣ１１１
收稿日期：０１０ — ６２１ — ５１修改日期：０１０ — ９２１－６０
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件
第３４卷
ＡｂｔａｔＡｍｎｏｘｓｎｍｉｒｇｏｎｂｅｔｓｇｅｔｉｎｓｃｓｎｏｐｅｅｍｎａｏｆｏｉｇｓｒｃ：ｉｉｇｓｍｅｉｉｇｌｔｉｆｅｒｕｄｏｊｓｅｍｎａｏｕｈａｃｍｌｅｓｇｅｔｉｏｍｖｅｔｉｓｎｏｃｔｉｔｔｎｎ
关键词：计算机视觉；目标分割；高斯混合模型；小波变换；消除；阴影
中图分类号：Ｐ９．２Ｔ３１４
文献标识码：Ａ
文章编号：０５９９（０１０ — ５１０１０ — ４０２１）５０７ — ５
随着视频多媒体的不断发展。视频运动目标分割已经成为计算机视觉研究的核心课题之一＿］１，

opencv mog2 原理

opencv mog2 原理OpenCV MOG2（Mixture of Gaussians）是一种常用的背景建模算法，用于视频中的移动目标检测。

MOG2算法基于高斯混合模型，能够自动学习和更新背景模型，从而准确地提取前景目标。

本文将介绍MOG2算法的原理和应用。

一、背景建模算法介绍背景建模是计算机视觉中的一项重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

其主要目的是从视频中提取出静态背景，以便于后续的目标检测和跟踪。

MOG2算法是背景建模算法中的一种，相比于传统的MOG算法，它具有更好的适应性和鲁棒性。

二、MOG2算法原理MOG2算法使用高斯混合模型来对每个像素的颜色进行建模，即假设每个像素的颜色值来自于多个高斯分布的混合。

通过学习像素颜色的分布，MOG2算法能够自动地建立起背景模型，并根据新的观测数据进行模型的更新。

MOG2算法的具体步骤如下：1. 初始化背景模型：对于每个像素，初始化一个包含K个高斯分布的混合模型，其中K是一个预先设定的常数。

2. 前景检测：对于每一帧输入图像，计算每个像素与其对应的背景模型之间的匹配度。

如果像素的颜色与背景模型的某个高斯分布的匹配度低于一个阈值，那么该像素被认为是前景。

3. 模型更新：对于被认为是前景的像素，更新其对应的高斯分布的参数；对于被认为是背景的像素，不进行更新。

通过这种方式，MOG2算法能够自动地适应场景变化，减少误检率。

4. 背景更新：定期对背景模型进行更新，以适应长时间运行中的光照变化和场景变化。

三、MOG2算法的优点MOG2算法相比于传统的背景建模算法具有以下优点：1. 自适应性：MOG2算法能够自动地学习和适应场景的变化，减少了手动调参的工作量。

2. 鲁棒性：MOG2算法能够处理光照变化、动态背景等复杂场景，具有更好的鲁棒性。

3. 低延迟：MOG2算法使用了基于高斯分布的建模方法，计算效率高，能够实时处理视频流。

四、MOG2算法的应用MOG2算法在视频监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用高东旭;曹江涛;李平【摘要】在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测.针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法.方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数.将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)013【总页数】4页(P65-68)【关键词】视频监控;运动目标检测;实时;HSV颜色空间;阴影消除【作者】高东旭;曹江涛;李平【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41阴影与运动目标具有相同的运动性质，但其纹理特征、边缘轮廓以及亮度等信息却有较大的区别。

目前的阴影检测方法主要从以下两方面入手：一类是基于阴影的模型的方法[1],其原理是通过建立一个阴影的统计模型来判断图像内像素点是否为阴影区域；另一类是基于特征的方法[2]，其原理是通过采用图像的色调、颜色、亮度、灰度等信息来进行判断。

由于建立阴影模型通常比较复杂而困难，而且耗时大，因此在实时的智能视频监控系统中都是采用基于特征的方法来进行阴影消除。

在不同的颜色空间，阴影与运动目标具有不同的特性：张超等采用了一种基于RGB色彩空间的阴影检测方法[3]，在RGB（红、绿、蓝）色彩空间中，任何一种颜色都可由RGB三原色按一定的比例构成，阴影也是有颜色的，但是当运动目标和阴影具有相同的颜色时，采用这种方法则不能很好的分离出运动目标的阴影；王小鹏等采用的是基于图像的灰度变化进行阴影检测的方法[4]，但在运动目标与阴影的灰度值相似时很难确定准确的阈值来区分运动目标和阴影；Rahmat等采用了基于YUV色彩空间的阴影检测的方法[5]，YUV空间的亮度分量（Y）和两个色度分量（U、V）是独立的，YUV空间的阴影消除算法通过计算3个差值函数：亮度差值函数、色度差值函数、梯度差值函数来判断是否为阴影，虽然检测性能较好，但算法复杂，而且有较多的阈值需要确定，因而不适合用于实时的智能监控系统；Norbert等提到了一种基于HSV（色度、饱和度、亮度）色彩空间的阴影去除的方法[6]，因为HSV色彩空间采用的是色彩的色度、饱和度及亮度等信息，直接与人的视觉感知方式紧密相连，因而更能精确的反应出运动目标与阴影的色彩和灰度信息。

基于阴影流和3D MAP-MRF的运动阴影消除

第２７卷第７期２１年７月０１
信号处理
ＳＧＮＡＬＰＣＥＳＮＧＩＲＯＳＩ
ＶＪ２．ｏ．７
Ｎ．ｏ７Ｊ１０１ｕ．２１
基于阴影流和３ＰＭＲＤＭＡ — Ｆ的运动阴影消除
李波袁保宗。
ｃｎｉａｅｓａｏｐｘｌｔｒｕｈａｓａｏｅｋｃａｓｆｒａｄｓｎｔｔｈｄｗＦｏｄ１Ｔｒｕｈｏ — ｎｅｒｉｇｔｅｃｎｉａｅａｄｄｔｈｄｗｉｅｈｏｇｈｄｗｗａｌｓｉｅｎｅｄｉｏＳａｏｌｗＭｏｅ．ｈｏｇｎｌｅｌａｎｎｈａｄｄｔｉｉｓａｏｉｈｃｍｅｒｍａｌｓｉｅ，ｏｒｍｅｈｄｇｔｈｇｏｆｅｃｈｄｗｍｏｅ．Ｔｅ，３ｈｄｗｗｈｃｏｓｆｏｗｅｋｃａｓｆｒｎｔｏｅｉｈｃｎｉｎｅｓａｏｄ１ｈｎＭＲＦｉｃｎｔｃｅｆＧＭ，ｉｄＤｓｏｓｒｔｄｏＭｕ
ｃｒｉｇ３ｏｄｎＤＭＲＦＡｄｎｍｉａｈｃｔａｇｒｔｍｓｄｔｎｉ — ｕ／ｘｆｗ．ｗｉｈｉｅｕｌｏａｍａｉｍｏｔｒｒｐｏａｉｔ．ｙａｃｇｐｕｓｌｏｈｉｕｅｆｄｒｎｃｔｍａ — ｏｒｉｓｏｉａｌｈｃｓｑａｘｍｕｐｓｉｉｒｂｂｌｙｔｅｏｉ
Ｆｒｔ，ａｓｉｉｔｅＭｄｌＧｉｌＧｕｓｎＭｘｒｏｅ（ＭＭ）ｉｂｉｓｂｃｇｏｎｏｅｏｅｉ１ｙｃｍａｎｕｒｎｐｅａｄＧｓｙａｕｓｕｌａａｋｒｕｄｍｄｌｆｒｘ．ＢｏｐｒｇｃｒｔｉｌｎＭＭ，ｅｃｓｉｔｐｐｅｉｅｘｗｌｓｙａｆ

改进的混合高斯模型及阴影消除方法

摘
要：为了有效减少运动目标检测中混合高斯模型的计算量和提高阴影消除的准确性，提出了一种选择性地
更新混合高斯模型和基于亮度变化消除阴影的方法。首先，在各个高斯分布进行更新之前，先将其权值与不属于背景的高斯分布的比重进行比较，若前者较大，则此高斯分布不更新，反之则更新；然后，在阴影消除时，将亮度的变化程度作为阴影检测阈值的一个因子，以使其随亮度变化自适应地做出调整。最后，将该方法与传统方法在室内外视频
改进的混合高斯模型及阴影消除方法
陈雷，张荣国，胡静，刘规
（１．太原科技大学计算机科学与技术学院，太原０３００２４；２．合肥工业大学机械与汽车工程学院，合肥２３０００９）（通信作者电子邮箱ｒｇ＿ｚｈ＠１６３．ｃｏｎｒ）
ｉｎｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｕｐｄａｔｅｄｔｈｅｍｏｄｅｌｓｅｌｅｃｔｉｖｅｌｙａｎｄｅｌｉｍｉｎａｔｅｄｔｈｅｓｈａｄｏｗｂｙｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆ
ｂｉｒｇｈｔｎｅｓｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｔｈｅＧａｕｓｓｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒａｔｅｏｆｔｈｏｓｅｔｈａｔｄｉｄｎｏｔｂｅｌｏｎｇｔｏｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄｂｅｆｏｒｅｕｐｄａｔｉｎｇｔｈｅＧａｕｓｓｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎ，ｉｆｔｈｅｆｏｒｍｅｒｗａｓｌｒｇａｅｒ，ｔｈｅｎｄｉｄｎｏｔｕｐｄａｔｅｉｔ，ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ，ｕｐｄａｔｅｄｉｔ；Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｒａｎｇｅｏｆｂｉｒｇｈｔｎｅｓｓｃｈａｎｇｅｗａｓｃｈｏｓｅｎｔｏｂｅａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆａｃｔｏｒｏｆｓｈａｄｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＳＯｔｈａｔｔｈｅ

一种自适应的运动目标阴影消除新算法

ＤｅｒｍｅｏｍｐｅＳｃｅｅｎＴｅｈｌｇｙ，ｎｇａａｈｅｓｐａｔｎｔｆＣｏｕｔｒｉｎｃａｄｃｎｏｏＬａｆｎｇＴｅｃｒＣｏｌｇｅ，ｎａｇ，ｅｅ０６５００，ｌｅＬａｇｆｎＨｂｉ０Ｃｈｉｎａ
Ｋｅｒｓｄｐｉｅｄｎｍｉｔｘｕｅａａｓ；ｖｎｂｅｔ；ｈｄｗｅｉｎｔｎｙｗｏｄ：ａａｔ；ｙａｃｅｔｎｌｉｍｏｉｇｏｊｃｓｓａｏｌａｉｖｒｙｓｍｉｏ
摘
要：确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一，精对此提出了一种基于局部纹理分析的自适应
阴影消除新算法。进行了基于高斯混合模型的背景重建，并根据阴影的光学特性进行了阴影区域的预检测，到疑似阴影区域；得提出了一种新的自适应动态纹理分析方法并在此基础上实现了活动阴影的检测与消除。实验结果验证了算法的有效性和实用性。
关键词：自适应；态纹理分析；动运动目标；阴影消除
ＤＯＩ１．７８，ｓ．０ —３１００３．５文章编号：０２８３（００３ —１８０文献标识码：中图分类号：Ｐ９．０３７／ｉｎ１２８３．１．６２ｊｓ０２０１０ —３１２１）６０８ —４ＡＴ３１
ｂｈｏｅｔｏ．ｐｒｅｔｒｓｌｒｖｈａｉｉｎｒｃｉａｉｔｆｔｅａｇｒｈ．ｙｔｅｎｖｌｍｅｈｄＥｘｅｉｎｅｕｔｐｏｅｔｅｖｌｔａｄｐａｔｂｌｏｈｌｏｉｍｍｓｄｙｃｉｙｔ

运动目标检测中阴影去除算法的

基于颜色特征的阴影检测算法
利用颜色直方图或颜色矩阵等颜色特征，通过计算颜色差异和梯度来检测阴影区域。
基于纹理特征的阴影去除
基于纹理特征的阴影检测算法
利用图像的纹理特征，通过比较纹理信息来检测阴影区域。
基于多尺度纹理分析的阴影去除算法
对图像进行多尺度分解，利用不同尺度的纹理信息来去除阴影。
基于深度学习模型的阴影去除
提升目标识别率
通过去除阴影，可以更好地突出运动目标的特征，提高目标的可识别性，从而帮助监控系统更好地分析目标行为。
在无人驾驶中的应用
避免遮挡
在无人驾驶中，运动目标检测是实现车辆避障和路径规划的重要手段。阴影可能会遮挡住部分目标，影响检测效果。去除阴影可以提高目标的可见性，从而帮助无人驾驶系统更好地感知周围环境。
缺点：计算量大，实时性较差。
背景减除法
通过将当前帧与背景帧进行减除，提取出运动目标。
缺点：对动态背景适应性较差，易受背景干扰影响。
优点：能够适应静态背景，对光照变化和场景变化具有较强的鲁棒性。
03
阴影去除算法研究
基于颜色特征的阴影去除
基于颜色空间的阴影去除算法
通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV或YCrCb颜色空间，可以更好地分离阴影区域，并对其进行处理。
增强适应性：针对不同场景和条件，研究更具适应性的阴影去除算法，提高其对复杂环境和变化光照条件的鲁棒性。
研究不足与展望
数据集扩充
通过对更大规模、更多样化的数据集进行训练和测试，提高阴影去除算法的性能和泛化能力。
多模态融合
将不同模态的信息进行融合，如图像、视频和传感器数据等，以提供更全面和准确的运动目标检测和阴影去除结果。

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

影检测．验表明，方法能够准确地检测出阴影，棒性强．实该鲁
０引言
在智能视频监控等应用中，运动目标检测对于目标识别分类、跟踪和行为理解等后续处理非常重要．由于阴影区域同运动目标都具有运动和可检测两个重要视觉特点，常被误检测为目标点，而与运动目标融常从合，得其扭曲变形，响后续一系列处理．使影因此，阴影检测成为当前视频监控领域的主要挑战之一．
２１０２年６月
混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测
常村红刘骥宇
（丘师范学院计算机与信息技术学院，南商丘４６０）商河７００
（要］针对现有阴影检测算法参数众多，要训练参数或者手动设置阈值的缺点．章提出摘需文
Ｉ２＝ｍａＮｕ＝ｘｍｉ一０１ … ，一１ｏ：，，Ｋ
获得新的像素后，如果存在ｆ一ｆｘ＜
分布的参数按（）新：３更
ｆ一（１一ａ ∞ ・＋）１
～
（通常设为２５．）则Ｉ与第ｉ高斯分布相匹配，．～一ｌ，＋１Ｄ）
【：（，＝１一ＩＤ）
，
（）４
１ｔｌ一１，。－Ｄ－（１￣１）
其中ａ用户定义的学习率，Ｏ＜１ｌ是且＜ａ，是参数学习率，ｐ／．Ｄ且＝ａ ∞ 如果没有高斯分布和，配，匹则权值最小的高斯分布将被新的高斯分布所更新，分布的均值为ｊ初始化一个较大的标准差和较小的权值．下新，余的高斯分布保持相同的均值和方差，它们的权值会衰减，但即按（）处理：５式

SVM-basedAbnorma...

SVM-based Abnormal Activity Detection for Home CareHui-min Qian, Y ao-bin Mao, Zhi-quan WangSchoolofAutomation,NUST,Nanjing210094(E-mail:*****************)Abstract — Abnormal activity detection for intelligent home care is presented in this paper. The activities have been catalogued into six possible classes, such as standing, sitting, squatting, walking, jogging, and falling down, among which falling down including on-marching falling down and in-place falling down is regarded as the abnormal activity. The output of background subtraction is employed directly to obtain the binary human-body images and only centroid track and figure width of human blob are selected as features for recognition. Activities are sub-divided into moving activities and quasi-static activities in terms of the horizontal movement of the centroid of body blob. And then SVM classifiers are used to recognize respectively the on-marching falling down and in-place falling down from above two classes of behaviors. A home-brewed activity database is obtained and the experimental results are: the correct identification rate is 100 percent for on-marching falling down and the minimum correct identification is above 90 percent for in-place falling down activity.Key Words—background subtraction, feature extraction, abnormal activity recognition, Home Care, SVM基于支持向量机的家居看护异常行为检测钱惠敏茅耀斌王执铨南京理工大学自动化学院南京 210094摘要本文实现了智能家居看护中异常行为的检测，根据日常生活经验指定了6种可能发生的家居行为：站立、坐、蹲、行走、慢跑和跌倒，其中跌倒被认定为异常行为，且可以分为行进中跌倒和原地跌倒。

一种多高斯模型下的阴影检测方法

） ∑ （ｘ－ｐ））
求似然函数最大的一个参数作为估计．由于参数
基金项目：福建省科技计划重点资助项目（２０１１Ｙ００４９）；武夷学院国家级大学生创新训练资助项目（２ｏ１２１ｏ３９７０ｏ７）
摘要：分析了混合高斯模型阴影检测算法的不足，提出了一种基于贝叶斯更新的多高斯模型阴
影检测算法．基于Ｐｏｒｉｋｌｉ提出的阴影流算法，根据实际情况改进了其中的阴影区域预分类算法，更
新了贝叶斯参数，最后检测阴影．实验结果证明了该方法的有效性．
关键词：混合高斯模型；阴影检测；背景模型；贝叶斯更新
中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ
Ａｎｅｗｓｈａｄｏｗｒｅｍｏｖａｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｉｘｔｕｒｅｇａｕｓｓｉａｎｍｏｄｅｌ；ｓｈａｄｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｍｏｄｅｌ；Ｂａｙｅｓｉａｎｕｐｄａｔｉｎｇ
ＳＨＩＧｕｉ — ｍｉｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＷｕｙｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｙｉｓｈａｎ３５４３００，Ｃｈｉｎａ）

基于混合高斯模型的运动阴影抑制算法

Ａｓａｔｈａｋｒｎｏｅｉｆｃｍｌｎｉｎｅｔｍｖｇｏｊｃｄｔｔｎｎｏｉｇｃｓｓａｏｂｔｃ：Ｔｅｂｃｇｏｄｍｄｌｇｏｏｐｅｅｖｍｎ，ｏｉｂｅｔｅｃｉ，ａｄｍｖｎａｔｈｄｗｒｕｎｘｏｒｎｅｏ
ｉｅｔｅｈｔｅｉｅｖｕｒｂｂｅｓａｏｙｓａｏｍｏｅＶｃｌｒｓａｅｈｉｅｖｕｓｄｔｃｅｒｂｂｅｄｎｉｓｗｅｈｒｐｘｌａｅｉｐａｌｈｄｗｂｈｄｗｄｌｉＨＳｏｏｐｃ，ｔｅｐｘｌａｅｅｅｔｄａｐｏａｌｉｆａｌｓｏｎｌｓｓａｏａｅｔｅｕｎｏｍｉｔｒｕｓａｈｄｗｍｏｅｔｅｒｄｃｕｔｒＴｅｅｐｒｎａｅｕｔｉｄｃｔｓｔａｈｈｄｗｈｎｐｔｉｔｘｕｅＧａｓｉｎｓａｏｄｌｏｌａｎａｌｓ．ｈｘｅｍｅｔｒｓｌｎｉａｅｈｔｔｅｒｎｅｉｌｓｐｐｓｄａｐａｈｉｈｓｐｐｒｃｎｐｏｅｓｉｅ－ｉｄｒｍｏｅｓａｏｒｆｃｉｅｙｏｒｏｅｐｒｃｎｔｉａｅａｒｃｓｎｒａｔｏｌｍｅａｅｖｈｄｗｍｏｅｅｅｔｌ．ｎｖＫｅｒｓａｋｒｕｄｍｏｅｉｇｙｗｏｄ：ｂｃｇｏｎｄｌｎ；Ｇａｓｉｎｍｉｔｒ；ｓａｏｕｐｅｓｎｕｓｘｕｅｈｄｗｓｐｒｓｉ；ＨＳｏｏｐｃａｏＶｃｌｒｓａｅ

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ＡｈａｗｍｏａｇｒｔｔａｓａＭｉｔｅＭｏｌＳｄｏＲｅｖｌＡｌｏｉｈｍｗｉｈＧｕｓｉｎｘｕｒｄｅ
ＭＥ —ｆｎ，ＵＹＡＮｎ，ｉｎ—ｗｎ，ＨＡＮＧＴｎＮＧＹｉａｇＯＧＮｉｇＭ０ＪａｅＺｏｇ
ＫＹＷＯＲＳ：ａｓａｉｕｅｍｄｌＧＭ）ａｓｉｉｕｅｓａｏｏｅＧＳ；Ｇｕｓｎｓｏｔｆ— ＥＤＧｕｓｎｍｘｒｏｅ（Ｍ；Ｇｕｓｎｍｘｒｈｄｗｍｄｌ（ＭＭ）ａｓｉｍｏｉｉｔａｔａｈｌ
（ｍｇｎｒａｏｎｔｕ，ｕｌｎｖｒｉｆｌｔｎｃＴｃｎｌｙＧｉｎＧａｇｉ４０４，ｈｎ）ＩａｅＩｏｍｔｎＩｓｔｔＧｉｎＵｉｓｙｏｅｒｉｅｈｏｇ，ｕｉｕｎｘ５１０ＣｉｆｉｉｅｉｅｔＥｃｏｏｌａ
ＭｉｔｒｈａｏＭｏｅｓｕｓｄｆｒｄｔｃｉｈｈａｏｘｕｅＳｄｗｄｌｉｅｏｅｅｔｔｅｓｄｗ．ＡｎｈｅｕｌｒｒｃｓｅｙＧａｓｉｎｓｏｔｌｅｎ．ｎｇｄｔｅｒｓｔａｅｐｏｅｓｄｂｕｓａｍｏｈｆｔｒｇｓｉｉＴｈｅｎｘｉｒｂｅｓｌｅｎｔｉａｒｉｏｃｒｙｏｔｂｎｒｚｔｏｒｃｓｉｇ，ｓｌｃｈｒｓｏｄｖｌｅ，ａｄｔｅｔｅｔｍａｎｐｏｌｍｏｖｄｉｈｓｐｐｅｓｔａｒｕｉａｉａｉｎｐｏｅｓｎｅｅｔｔｅｈｌａｕｎｒａ
ｎｉｎｂｅｔｒｃｉｇ．ａｅｎｔｅｉｐｏｅｅｔｆｈａｓａｘｒｄｌｏｊｃｒｄｔｃｄＧｕｓｎｉｏａｄｏｊｃｔｋｔｎａｎＢｓｄｏｒｖｍｎｏｅＧｕｓｎＭｉｕｅＭｏｅ，ｂｅｔａｅｅｔ．ａｓｉｈｍｔｉｔｓｅｅａ
ＯｍｖｌｓｒｃｓｄｅｓｙａｄｔｅｃｕａｙａｄｒｉｉｔｏｏｊｃｒｃｇｉｏｎａｋｎｐｏｅｒａｙＷｒｏａｉｐｏｅｓａｉ，ｎｃｒｃｌｂｌｙｆｂｅｔｅｏｎｔｎａｄｔｃｉｇｉｉｒｄｇｅｔ．ｅｅｌｈａｎｅａｉｉｒｓｍｖｌ
第２卷第１７期
文章编号：０６—９４（００００１０１０３８２１）１— ２０— ４
计算
机仿
真
２１年１００月
基于高斯混合模型的阴影消除算法
孟益方，阳宁，欧莫建文，张彤
（桂林电子科技大学图像信息研究所，广西桂林５１０）４０４摘要：关于阴影消除是智能监控系统的重要组成部分，且对后续的识别和跟踪有很大的影响。根据改进的高斯混合模型检测出目标，用高斯混合阴影模型来检测阴影，并用高斯平滑滤波处理检测的结果。然后动态选择合适的阈值对图像做二值化处理，进一步对结果进行形态学滤波。经过整个过程的处理，得到了较为完整的轮廓，很好的消除了阴影，提高后ｇｌｒｕｔｍｏｅｈｏｇｈｎｉｒｃｓｏｃｒｅｈｅｕｔｙｍｏｐｏｏｆｔｒｙｉｅｆｈｒ．Ｔｒｕｈｔｅｅｔｅｐｏｅｓｃｎｅｎｄ，ｔｅｗｏｅｃｎｏｒｉｏｔｉｅｓａ — ｒｈｈｌｏｔｕｂａｎｄ，ｈｄｓ
ＡＳＲＴ：ｈｄｗｒｍｖｌｓｎｉｐｒｎｐｒｏｒｅｌｃｙｔａｄｉｈｓｒａｉｕｎｅｎｏｊｃｒｃｇＢＴＡＣＳａｏｏａｉａｏｔｔａｔｆｕｖｉａｅｓｍ，ｎａｅｔｎｅｃｂｅｔｅｏ — ｅｍａＳｌｎＳｅｔｇｆｌｏ
Ｔｅｅｐｒｎｈｗｓｔａｉａｇｒｈｃｎｄｔｃｖｎｈｄｗｓｂｔｒｗｈｃａｏｄｒａ —ｔｅｏｍａｃｈｘｅｍｅｔｓｏｔｔｓｌｏｉｍａｅｅｔｍｏｉｇｓａｏｅｔ，ｉｈｈｓａｇｏｅｌｉｐｒｒｎｅｉｈｈｔｅｍｅｆａｄｒｂｓｅｓｎｏｕｔｓ．ｎ
别和跟踪的准确性和可靠性。实验表明，法能较好地消除阴影，具有较好的实时性和鲁棒性。算且
关键词：高斯混合模型；高斯混合阴影模型；高斯平滑滤波；形态学滤波；阴影消除
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９１７文献标识码：Ｂ
ｔｒｅ；Ｍｏｈｏｏｉａｌｅｐｒｌｇｃｆｔｒ；Ｓａｏｒｍｏａｌｉｈｄｗｅｖｌ
１引言
智能监控是对采集到的序列图像进行处理和分析，实现
对运动目标的自动检测、别和跟踪。但实时监控视频受光识源的影响很大，光源在入射方向上受到不透明物体的遮挡当时，产生阴影。阴影与目标粘连，被误作目标的一部分，会常