OpenCV混合高斯模型前景分离

OpenCV混合高斯模型前景分离

运动检测的一般方法

　　目前，运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流法的复杂性，往往难以实时的计算，所以我采用高斯背景模型。因为，在摄像机固定的情况下，背景的变化是缓慢的，而且大都是光照，风等等的影响，通过对背景建模，对一幅给定图像分离前景和背景，一般来说，前景就是运动物体，从而达到运动物体检测的目的

单分布高斯背景模型

单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图像B，(x,y)点的亮度满足：

　　IB(x,y) ~ N(u,d)

　　这样我们的背景模型的每个象素属性包括两个参数：平均值u 和 方差d。

　　对于一幅给定的图像G，如果 Exp(-(IG(x,y)-u(x,y))^2/(2*d^2)) > T，认为(x,y)是背景点，反之是前景点。

　　同时，随着时间的变化，背景图像也会发生缓慢的变化，这时我们要不断更新每个象素点的参数

　　u(t+1,x,y) = a*u(t,x,y) + (1-a)*I(x,y)

　　这里，a称为更新参数，表示背景变化的速度，一般情况下，我们不更新d（实验中发现更不更新d，效果变化不大）。

　　高斯混合模型是用于背景提取的方法，OpenCV的cvaux中cvbgfg_gaussmix.cpp文件根据文献An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow中提供的方法编写了高斯混合模型函数。其中定义了CvGaussBGModel类用于存放高斯混合模型的各个参数。我用OpenCV使用高斯混合模型函数分以下几步：

　　1。在程序初始化部分定义高斯混合模型参数CvGaussBGModel* bg_model=NULL;在读取第一帧图像（背景图像）时，进行高斯背景建模bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(image, 0);image可以是灰度图象也可以是彩色图像。接下来再读取当前帧时，更新高斯模型

　　regioncount=icvUpdateGaussianBGModel(currframe, bg_model );regioncount的含义我不确定，我理解是代表背景中不同颜色区域的个数，这个参数我没有用到，它只是icvUpdateGaussianBGModel函数的返回值。

　　2。现在bg_model已经保存了经过高斯混合模型分类后的结果，bg_model->background保存了背景图像，bg_model->foreground保存了前景图像。

1. #include <stdio.h>  
2. #include <cv.h>  
3. #include <cxcore.h>  
4. #include <highgui.h>  
5. #include <cvaux.h>//必须引此头文件  
6. int main( int argc, char** argv )  
7. {   
8.   
9.    IplImage* pFrame = NULL;     
10.    IplImage* pFrImg = NULL;   
11.    IplImage* pBkImg = NULL;     
12.    CvCapture* pCapture = NULL;     
13.    int nFrmNum = 0;  
14.   
15.    cvNamedWindow("video", 1);   
16.    cvNamedWindow("background",1);   
17.    cvNamedWindow("foreground",1);     
18.    cvMoveWindow("video", 30, 0);   
19.    cvMoveWindow("background", 360, 0);   
20.    cvMoveWindow("foreground", 690, 0);  
21.   
22.    //打开视频文件   
23.   
24.    pCapture = cvCaptureFromFile("bike.avi");  
25.    //pCapture = cvCaptureFromFile("20120726.avi");  
26.    if( !pCapture )       
27.    {     
28.       fprintf(stderr, "Can not open video file %s\n", argv[1]);     
29.       return -2;       
30.    }  
31.   
32.   
33.    //初始化高斯混合模型参数  
34.    CvGaussBGModel* bg_model=NULL;  
35.   
36.    while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))     
37.    {       
38.       nFrmNum++;             
39.       if(nFrmNum == 1)     
40.       {      
41.          pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  pFrame->depth, pFrame->nChannels /*IPL_DEPTH_8U,3*/);     
42.          pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame->width, pFrame->height),  IPL_DEPTH_8U,1);       
43.   
44.   
45.          //高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像  
46.          //cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，  
47.          //需要强制转换成CvGaussBGModel*  
48.          bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);  
49.       }       
50.       else  
51.       {      
52.          //更新高斯模型  
53.          cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );  
54.   
55.          //pFrImg为前景图像，只能为单通道  
56.          //pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同  
57.          cvCopy(bg_model->foreground,pFrImg,0);  
58.          cvCopy(bg_model->background,pBkImg,0);  
59.          cvThreshold(pFrImg, pFrImg, 128, 255, CV_THRESH_BINARY_INV);  
60.   
61.          //把图像正过来  
62.       //   pBkImg->origin=1;  
63.       //   pFrImg->origin=1;  
64.   
65.          cvShowImage("video", pFrame);      
66.          cvShowImage("background", pBkImg);      
67.          cvShowImage("foreground", pFrImg);         
68.          if( cvWaitKey(100) >= 0 )        
69.             break;       
70.       }       
71.   
72.    }  
73.   
74.    //释放高斯模型参数占用内存     
75.    cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);  
76.    cvDestroyWindow("video");   
77.    cvDestroyWindow("background");   
78.    cvDestroyWindow("foreground");     
79.    cvReleaseImage(&pFrImg);   
80.    cvReleaseImage(&pBkImg);     
81.    cvReleaseCapture(&pCapture);     
82.    return 0;  
83. }