文档介绍：中南民族大学
硕士学位论文
基于高斯混合背景模型运动检测与DSP实现
姓名:王飞
申请学位级别:硕士
专业:通信与信息系统
指导教师:谢勤岚
20100501
中南民族大学硕士学位论文
摘要
随着计算机科学与技术和数学等学科的发展,机器视觉在人们日常生
活、工业生产以及国防等领域得到广泛应用。智能监控作为机器视觉技术的
应用之一,其首要解决的问题是运动对象的快速、准确、稳定检测。几十年
来人们对于运动对象检测方法的研究取得了很多成果,为智能监控系统的实
现提供了强大的理论支持。同时, 等高速处理器为复杂算法的嵌入式系
统实现提供了硬件支持。
本文介绍了较常用运动对象检测方法,重点研究了高斯背景模型运动检
测算法。主要内容如下:
介绍了基于单高斯背景模型的运动对象检测方法。背景模型建立阶段采
用统计方法确定各像素点的高斯分布情况;背景点与前景点的分离采用最大
相似度阈值判别法;背景模型的参数采用方法进行更新。
研究了高斯混合背景模型运动检测方法。图象各像素点由个相互独立
的高斯分布表示。对当前帧图像任一像素点与各高斯分布逐一进行匹配运
算,若找到匹配的则认为是背景点,否则判定为前景点;对背景模型参数进
行自适应更新;所有被判为前景点的集合构成运动对象。
对高斯混合背景模型提出了改进意见。将第一帧图像作为一个高斯模
型,均值为当前像素值,方差为初始赋值,权重赋为,而剩下的个高
斯模型均初始化为空图像,均值为方差同为初始化赋值,权重赋为,建
立高斯混合模型;模型参数的更新采用动态学习常数赋值方法。实验证明算
法的实时性和准确性有了较显著提高。
基于的处理器平台完成实验。通过不同环境下多次实
验,证明了系统的实时性和准确性及稳定性。

关键词:运动检测,高斯混合模型,匹配,频上显示
I
基于高斯混合背景模型运动对象检测及 DSP 实现
Abstract
With the development puter science, mathematic and other disciplines, machine
vision is widely used in daily life, industries, national defense, ect. Intelligent surveillance, for
which the most important thing is to find a quick, accurate and robust method for motion
objects detection, is one application of machine vision. The studies of the past several decades
have gained fruitful results, which offers a theoretically support for the implement of intelligent
monitoring system. At the same time, the DSP and others high-speed processors' provide a
support for the embedded realizing plex algorithms from hardware.
In this paper the traditional methods for motion detection are introduced, and the
algorithm about Gaussian background Model is studied intensively. And the main contents of
this paper are as below:
Paper intrudes the method of motion objects detection based on single Gaussian
Background Model. And determines the Gaussian distribution of each pixel with statistical
method during the background modeling phase; then separates the background and foreground
pixels with maximum similarity threshold decision; a