基于多个高斯分布的运动目标分割方法

摘要

本发明针对现有的背景差分法存在实用性差，速度慢、准确性差的问题，发明了一种经过改良的、使用多个高斯分布来构造视频序列中的背景、进而分割出前景的基于多个高斯分布的运动目标分割方法，并公开了初始化、数据采集以及像素值计算等方法。本发明具有速度快、准确性高的优点，是一种实用价值很高的运动目标分割方法。

主权项

1.一种基于多个高斯分布的运动目标分割方法，其特征是：(1)、初始化所有背景象素点的分布，赋予一个实际中不可能存在的分布，并把权重设为0；(2)、积累采集到的图像，直到2n+1帧或2n+1帧以上，此时欲处理的图像为第n+1帧或第n+1帧以上；该欲处理的帧称为当前帧；(3)、以以下方法依次处理当前帧的每一象素，每一个正被处理的象素称为当前象素：a)依次得到当前象素的色彩空间三分量的任一分量的，时间上连续的前n象素的该分量值和时间上连续的后n象素的该分量值，分别计算它们的分布；b)判断当前象素的该分量值更符合前n象素形成的分布还是后n象素形成的分布；c)如果有符合的，用该分布来代表当前象素的该分量值，转入d)，如果没有，则转入f)；d)用符合的分布与当前象素该分量的所有背景分布一一比对，得到相互“相似”的程度mp，更新背景分布，并得到相应比例的“相似”权重mpw，再将mp加入原来分布的权重中；如果所有背景分布都与被比较的分布不“接近”，则把背景分布中权重最小的那个分布替换为被比较的分布，并将这个新的背景分布的权重设为较小值，如1；e)将得到的mpw累加，将所有背景权重累加，判断前者与后者的比例关系，根据比例关系所属区间赋值。转入h)；f)将当前象素的该份量值与当前象素该分量的所有背景分布一一比对，如果当前象素的该份量值被当前象素该分量的某一背景分布“接受”，则取出这个背景分布的权重；g)将取出的权重累加，将所有背景权重累加，判断前者与后者的比例关系，根据比例关系所属区间赋值；h)将上面计算出的对应于当前象素的三分量的3个值累加，如果超过某阈值，则判断这个点为前景点，否则为背景；(4)、使整个系统逐渐“遗忘”过去的背景，以便系统适应背景的改变；(5)、此时得到一幅只包含前景和背景的2值图象，可以使用腐蚀和膨胀算法加以完善，再使用连通算法得到每一个运动前景。