Moving object detection using Gaussian mixture model and wavelet transform
蔡念, 广东工业大学信息工程学院,广州,510006, 陈世文, 郭文婷, 潘晴, 嘉应学院,梅州,514015 · Journal of Image and Graphics · 2011
当前景目标与背景在颜色上接近时，仅采用高斯混合模型进行目标检测容易导致误判。为了提高模型分割算法的鲁棒性，提出一种融合高斯混合模型和小波变换的运动目标检测算法。通过小波变换提取图像的纹理特征信息，利用高斯混合模型拟合背景信息。将两者融合起来，把纹理信息作为颜色信息的补偿，保证了模型在线更新背景信息时模型的稳定性和收敛性，同时弥补了目标分割中前景与背景颜色信息接近时容易导致误判的不足。实验结果表明，本文方法比经典高斯混合模型方法具有较高的分割精度。