基于改进高斯混合模型的运动图像目标检测算法

作者：吕苗苗; 孙建明

来源：半导体光电, 2019, 40(06): 874-885.

DOI：10.16818/j.issn1001-5868.2019.06.026

• 运动目标检测
• 高斯混合模型
• 均值

运动图像目标检测指的是从序列图像中将变化的目标从背景中分离出来,高斯混合模型可以对视频序列图像的前景和背景进行分类,再利用背景减除实现运动目标的检测。提出一种基于改进高斯混合模型的优化背景建模方法,该方法首先利用3×3模板对序列图像帧中的像素进行类似卷积的均值计算,然后利用相邻均值的差提取均差因子自适应更新图像的均值。在此基础上,设计了自适应学习率和学习速率,利用改进高斯混合模型实现序列图像的背景建模。改进模型不仅能有效减少数据计算量,同时可以降低在相似区域像素计算的时长,大大加快背景建模速度。实验结果表明,改进模型在目标检测、算法执行速率等性能指标上都有更好的表现,能满足实时检测要求。

• 单位
  江苏医药职业学院; 河南科技大学