运动目标检测的背景建模

clear all
% source = aviread（‘C:\Video\Source\traffic\san_fran_traffic_30sec_QVGA‘）;
source = mmreader（‘E:\study\source\IndoorGTTest1.AVI‘）;
frameQYT=get（source‘NumberOfframes‘）;
% -----------------------  frame size variables -----------------------
fr = read（source1）;           % 读取第一帧作为背景
fr_bw = rgb2gray（fr）;          % 将背景转换为灰度图像
fr_size = size（fr）;             %取帧大小
width = fr_size（2）;
height = fr_size（1）;
fg = zeros（height width）;
bg_bw = zeros（height width）;
% --------------------- mog variables -----------------------------------
C = 4;                                  % 组成混合高斯的单高斯数目 （一般3-5）
M = 0;                                  % 组成背景的数目
D = 2.5;                                % 阈值（一般2.5个标准差）
alpha = 0.01;                           % learning rate 学习率决定更新速度（between 0 and 1） （from paper 0.01）
thresh = 0.75;                          % foreground threshold 前景阈值（0.25 or 0.75 in paper）
sd_init = 6;                            % initial standard deviation 初始化标准差（for new components） var = 36 in paper
w = zeros（heightwidthC）;              % initialize weights array 初始化权值数组
mean = zeros（heightwidthC）;           % pixel means 像素均值
sd = zeros（heightwidthC）;             % pixel standard deviations 像素标准差
u_diff = zeros（heightwidthC）;         % difference of each pixel from mean 与均值的差
p = alpha/（1/C）;                        % initial p variable 参数学习率（used to update mean and sd）
rank = zeros（1C）;                      % rank of components （w/sd）

% ------initialize component means and weights 初始化均值和权值----------
pixel_depth = 8;                        % 8-bit resolution 像素深度为8位
pixel_range = 2^pixel_depth -1;         % pixel range 像素范围2的7次方0—255（# of possible values）
for i=1:height
    for j=1:width
        for k=1:C
            
            mean（ijk） = rand*pixel_range;     % means random （0-255之间的随机数）
            w（ijk） = 1/C;                     % weights uniformly dist
            sd（ijk） = sd_init;                % initialize to sd_init
            
        end
    end
end
%----- process frames -处理帧--，这里去第八帧    
      n = 8;
    fr = read（sourcen）;       % read in frame 读取帧
    fr_bw = rgb2gray（fr）;       % convert frame to grayscale 转换为灰度图像
    
    % calculate difference of pixel values from mean 计算像素差值
    for m=1:C
        u_diff（::m） = abs（double（fr_bw） - double（mean（::m）））;
    end
     
    % update gaussian components for each pixel 更新每个像素的背景模型
    for i=1:height