一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法技术

本发明专利技术公开了一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法，首先采集视频帧，并提取初始背景帧，进行背景模型的初始化；然后利用当前帧与背景帧的R、G、B分量差值建立噪声模型泊松分布，并统计其直方图，对所得的直方图计算相关方差；最后，对所得的相关方差进行排序，寻找出最大值，作为当前帧的R、G、B分量的分割阈值，进行二值化，得到前景帧。该方法能够适应动态背景扰动和光照变化的影响，实时检测出视频中存在的运动目标，同时具有很好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉技术，特别是涉及一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法。
技术介绍
随着科学技术的发展以及人们对安全防范意识的不断增强，具有智能分析功能的新一代视频监控系统，开始在安全监控领域发挥非常积极的作用，已经开始渗入到我们的日常生活当中。智能视频监控是指在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉分析方法对视频序列进行自动分析，实现运动目标检测、分类、识别、跟踪等，并在此基础上，通过预先设定的规则对目标的行为进行分析，从而为采取进一步措施提供参考(比如在对象进入设防区 时自动报警)。其中，运动检测的目的是通过对监控视频图像序列的分析，确定监控场景中有无运动目标，进而把运动区域(也称前景区域)从检测图像中提取出来。对运动区域准确有效地分割是进行运动目标跟踪、分类和识别等后续处理的基本前提。目前，应用比较广泛运动检测方法是背景减除法。背景减除法首先为背景图像建立背景模型，然后通过比较检测图像和背景模型的差异，来判断场景中是否存在运动目标。背景模型能否正确有效地反映实时背景，会直接影响运动检测的准确性。但由于在复杂的场景中，通常会存在各种外界因素的干扰(如光照变化、摄像机轻微抖本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法，其特征在于：包括首先获取视频帧，进行利用混合高斯模型方法进行背景建模初始化；然后利用当前帧与背景帧的R、G、B分量差值建立噪声模型泊松分布，并统计其直方图，对所得的直方图计算相关方差；最后，对所得的相关方差进行排序，寻找出最大值，作为当前帧的R、G、B分量的分割阈值，进行二值化，得到前景帧。

【技术特征摘要】
1.一种基于混合高斯背景重构的自适应背景减去方法，其特征在于包括首先获取视频帧，进行利用混合高斯模型方法进行背景建模初始化；然后利用当前帧与背景帧的R、G、B分量差值建立噪声模型泊松分布，并统计其直方图，对所得的直方图计算相关方差；最后，对所得的相关方差进行排序，寻找出最大值，作为当前帧的R、G、B分量的分割阈值，进行二值化，得到前景帧。2...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛亮，汪刚，李子岩，
申请(专利权)人：佳都新太科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：