各种运动检测算法的总结 赵晓梅 2013.11.5 1. 帧差法算法： 输出图像。 2. 对称帧差法： 。 3. 平均算法： 4. 单高斯背景模型： 将图像中每一个像素点的颜色值看成是一个随机过程，并假设该点的某一像素值出现的概率服从高斯分布。 （关于std_init的含义：通常设置为20，本人猜测是个经验值，后期将尽量 找到设置该值的理论依据。） （关于的含义：是更新速率，该值可以自己随意设置。） 关于参数初始化和更新方法的自己的思考： 1. 初始图像即第一帧图像，所以每一点像素的均值为第一帧图像的像素值。 2. 初始标准差值猜测是个经验值，目前查阅一些资料没有找到设置该值的理论依 据。 3. 是更新速率，与均值和方差的计算方法本身无关。 4. 高斯模型的关键是采用高斯分布作为概率密度函数模型，而不是参数是如何得 来的，所以，我个人为，参数的计算方法只要合理并且效果好就可以，方法不局限于一 种，不过目前还没查找到其他方法。 5. 混合高斯模型算法步骤： 像素模型的定义： 每个像素由多个单模型描述：。K的值一般在3~5之间。其中，。 三个参数（权值、均值、方差）确定一个单模型。 像素模型参数的修正 Step1： 如果新像素满足：，则，新像素与该单

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