高斯分布来建立背景模型

这是一个视频图像处理的程序，通过混合高斯分布来建立背景模型，并且提取了运动目标，效果不错！-mixture of gaussians

% This m-file implements the mixture of Gaussians algorithm for background
% subtraction.  It may be used free of charge for any purpose （commercial
% or otherwise） as long as the author （Seth Benton） is acknowledged.


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% source = aviread（‘C:\Video\Source\traffic\san_fran_traffic_30sec_QVGA‘）;
source = aviread（‘H:\viptraffic（1）.avi‘）;

% -----------------------  frame size variables -----------------------

fr = source（1）.cdata;           % read in 1st frame as background frame
fr_bw = rgb2gray（fr）;     % convert background to greyscale
fr_size = size（fr）;             
width = fr_size（2）;
height = fr_size（1）;
fg = zeros（height width）;
bg_bw = zeros（height width）;

% --------------------- mog variables -----------------------------------

C = 3;                                  % number of gaussian components （typically 3-5）
M = 3;                                  % number of background components
D = 2.5;                                % positive deviation threshold
alpha = 0.00001;                           % learning rate （between 0 and 1） （from paper 0.01）
thresh = 0.6;                          % foreground threshold （0.25 or 0.75 in paper）
sd_init = 15;                            % initial standard deviation （for new components） var = 36 in paper
w = zeros（heightwidthC）;              % initialize weights array
mean = zeros（heightwidthC）;           % pixel means
sd = zeros（heightwidthC）;             % pixel standard deviations
u_diff = zeros（heightwidthC）;         % difference of each pixel from mean
p = alpha/C;                        % initial p variable （used to update mean and sd）
pu = 0.01;
psd = 0.0005;
pw = 0.0005;
rank = zeros（1C）;                      % rank of components （w/sd）


% --------------------- initialize component means and weights -----------

pixel_depth = 8;                        % 8-bit resolution
pixel_range = 2^pixel_depth -1;         % pixel range （# of possible values）

for i=1:height
    for j=1:width
        for k=1:C
            
            mean（ijk） = rand*pixel_range;     % means random （0-255）
            w（ijk） = 1/C;                     % weights uniformly dist
            sd（ijk） = sd_init;                % initialize to sd_init
            
        end
    end
end

%--------------------- process frames -----------------------------------

for n = 1:length（source）

    fr = source（n）.cdata;       % read in frame
    fr_bw = rgb2gray（fr）;       % convert frame to grayscale
    bg_bw（ij）=fr_bw（ij）;
    % calculate difference of pixel values from mean
    for m=1:C
        u_diff（::m） = abs（double（fr_bw） - double（mean（::m）））;
    end
     
    % update gaussian components for each pixel
    for i=1:height
        for j=1:width
            
            match = 0;
            for k=1:C                       
                if （abs（u_diff（ijk）） <= D*sd（ijk））       % pixel matches component
        

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       5297  2009-09-17 22:29  mixture_of_gaussians.m

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                 5297                    1