SOBS（背景建模）

sobs

（self-organizingthrough artificial neuralnetworks

）是一種基於自組織神經網路的背景差分演算法，主要是借鑑神經網路的特性，乙個網路輸入節點，對應多個中間節點，將背景模型中的乙個畫素對映到模型的多個位置，並採用了畫素鄰域空間相關的更新方式，使鄰域的資訊進一步融入模型中，使得演算法具有鄰域空間相關性。

背景模型建立

選擇背景模型的對映大小，一般選取

n= 3

，即乙個畫素點對應於模型中的

3*3塊，背景模型相比於原始影象擴大了9倍。

選擇hsv顏色空間，選取第一幀資料作為背景模型的初始化資料。

前景目標檢測

計算當前畫素點與其對應的模型塊裡畫素點的最小距離，若最小距離小於閾值，則判定為背景，更新背景模型。

SOBS 背景建模

sobs self organizing through artificial neural networks 是一種基於自組織神經網路的背景差分演算法，主要是借鑑神經網路的特性，乙個網路輸入節點，對應多個中間節點，將背景模型中的乙個畫素對映到模型的多個位置，並採用了畫素鄰域空間相關的更新方式，使鄰...

背景建模 基於碼本背景建模

一 概述 二 碼本背景模型建立 本演算法採用量化的方法來構建背景模型，針對每乙個畫素點連續取樣值的顏色距離和亮度範圍為每個畫素點構建乙個碼本，根據取樣值的變化情況，每個碼本中碼字的個數不同。假設訓練序列中單個畫素的序列取樣值為 x 它其中的每乙個元素都是乙個rgb 向量。設c 為該畫素的碼本，碼本中...

背景建模演算法 平均背景建模 單高斯背景建模C實現

顏色背景建模的基本原理 對影象中每個畫素的顏色值 灰度或彩色 進行建模。若當前影象座標 x,y 上的畫素顏色值與背景模型中 x,y 處的畫素顏色值有較大差異，當前畫素被認為是前景，否則為背景。平均背景建模是一種簡單，計算速度快但是對環境光照變化和背景的多模態性比較敏感的一種備件建模演算法。基本思想 ...