[发明专利]基于数学形态学的高斯背景建模技术进行图像处理的方法

摘要

基于数学形态学的高斯背景建模技术进行图像处理的方法，先采集图像上的每个新像素值X_t，同当前K个模型式进行比较，直到找到匹配新像素的分布模型，各模式权值进行更新，然后各模式的权重进行归一化，如果无任何模式匹配，则权重最小的模式被替换，即该模式的均值为当前像素值，标准差为初始较大值，权重为较小值，随后，各模式根据w/α²按降序排列，权重大、标准差小的模式排列靠前。本发明摆脱了传统的高斯模型和混合高斯模型进行图像处理的格式，运用数学形态学的处理，有效的减少了在背景更新过程中要计算的工作量，并且满足了实时更新的需求，提高了数据更新速度，极大的降低了高斯模型中参数学习率的数量，提高了工作效率，弱化了运算过程。

主权项

1.基于数学形态学的高斯背景建模技术进行图像处理的方法，其特征在于：第一步，采集图像上的每个新像素值X_t，同当前K个模型式进行比较，直到找到匹配新像素的分布模型，即同该模型的均值偏差在2.5σ内，|X_t‑μ_i,t‑1|≤2.5σ_i,t‑1；第二步，如所匹配的模式符合背景要求，则该像素属于背景，否则属于前景；第三步，各模式权值按下列公式更新，其中α是学习速率，对于匹配的模式M_k,t＝1，否则M_k,t＝0，然后各模式的权重进行归一化，w_k,t＝(1‑α)*w_k,t‑1+α*M_k,t；第四步，未匹配模式的均值μ与标准差σ不变，匹配模式下的参数按照A公式更新；第五步，如果第一步中无任何模式匹配，则权重最小的模式被替换，即该模式的均值为当前像素值，标准差为初始较大值，权重为较小值；第六步，各模式根据w/α²按降序排列，权重大、标准差小的模式排列靠前；第七步，选前B个模式作为背景，B满足下列公式，参数T为背景所占比例，