Kalman滤波器对混合高斯背景建模的改进

摘要

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点.针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标的问题,提出了一种基于Kalman滤波理论的改进混合高斯背景建模方法.利用Kalman滤波器的时域递归低通滤波特点,对混合高斯背景值进行了校正,同时对混合高斯背景更新方法进行了改进,与传统的混合高斯背景建模相比.该方法较好地消除了背景光照剧烈变化时误将背景检测为前景的现象,同时也能较好地消除背景噪声,提高了系统的可靠性和鲁棒性.