一种基于混合高斯的快速背景更新方法

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针对传统混合高斯模型对场景的突然变化不能实时更新和RunningAvg更新算法中容易产生拖影的问题,提出了一种快速背景更新方法。首先建立混合高斯和RunningAvg两幅背景,基于它们的二值化差分图像DB获取变化区域;将DB与前景二值化图像FB进行逻辑"与"以准确提取变化区域,消除拖影对目标提取的影响。然后根据变化区域的变化情况,用状态表中所记录的变化区域信息对背景模型的变化区域进行有选择的更新,减少了背景模型对变化区域的更新时间。实验结果表明,该方法不仅能对场景的突然变化具有很强的适应性,而且避免
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