一种改进的基于码本和高斯混合模型的视频背景分离

摘要

文章提出一种基于改进的码本(CB)和高斯混合模型(GMM)的视频背景分离方法。该方法是以自适应的高斯混合模型背景为基础,为每个颜色像素构建混合高斯背景模型,可以对视频帧中每个像素的高斯分布数进行动态控制,并且通过CB(Codebook)算法得到每个像素的时间序列模型,从而对高斯分布的各参数进行学习。实验结果表明,该方法在背景分离的精确度和处理时间上都表现出优异的性能,此外还具有良好的适用性,对复杂场景的变化,可以有效快速地分离视频的前景和背景。