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单高斯与混合高斯及三帧差分法在单高斯背景下的目标检测MATLAB源码

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简介：
本项目提供基于单高斯模型、混合高斯模型以及三帧差分法的目标检测算法，并实现于MATLAB环境，适用于视频监控中背景减除与运动对象识别。 1. frametwo：基于帧间差分和隔帧差分后的并集，并运用形态学闭合填充获得目标。 2. imhist1：Ostu法阈值分割与平均值法阈值分割；imhist2：迭代法阈值分割； 3. watershed1：应用分水岭算法 4. Untitled3: 基本双峰法和Ostus法结合；Untitled4: 改进后的双峰法与Ostus结合； 5. frametwo1+thresh.m：改进的双峰法和frametwo检测（效果不佳）； 6. 混合高斯方法： - beijing1：中值法求背景 - beijing2：帧差法求背景图像 7. mxgaosi: 三帧混合高斯与单高斯结合的目标检测；Untitled;Untitled2;Untitled3; 8. 单高斯: - danguassian3：单高斯建模

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  • 单高斯与混合高斯及三帧差分法在单高斯背景下的目标检测MATLAB源码
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    本项目提供基于单高斯模型、混合高斯模型以及三帧差分法的目标检测算法，并实现于MATLAB环境，适用于视频监控中背景减除与运动对象识别。 1. frametwo：基于帧间差分和隔帧差分后的并集，并运用形态学闭合填充获得目标。 2. imhist1：Ostu法阈值分割与平均值法阈值分割；imhist2：迭代法阈值分割； 3. watershed1：应用分水岭算法 4. Untitled3: 基本双峰法和Ostus法结合；Untitled4: 改进后的双峰法与Ostus结合； 5. frametwo1+thresh.m：改进的双峰法和frametwo检测（效果不佳）； 6. 混合高斯方法： - beijing1：中值法求背景 - beijing2：帧差法求背景图像 7. mxgaosi: 三帧混合高斯与单高斯结合的目标检测；Untitled;Untitled2;Untitled3; 8. 单高斯: - danguassian3：单高斯建模
     
  • 基于混合高斯背景模型与四帧差分法的目标检测技术
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    本研究提出一种结合混合高斯背景建模和四帧差分算法的目标检测方法，有效提升动态背景下移动目标识别精度及实时性。 为了解决传统混合高斯模型（GMM）在检测运动目标时存在的噪声问题、计算量大以及效果不佳等问题，本段落提出了一种改进的混合高斯目标检测方法，该方法结合了四帧差分算法。通过采用不同的更新规则来调整前后帧图像的学习速率，以消除“鬼影”现象；同时引入一种机制用于删除不必要的和过期的背景模型，从而减少计算量；最后利用形态学处理技术解决了运动对象轮廓中的“空洞”问题。 实验结果显示，相比传统的混合高斯模型算法，所提出的改进方法在去除噪音、提取完整的目标轮廓以及应对光照变化方面表现出显著的优势，并且能够有效解决遮挡物带来的挑战。
     
  • GMMPSkinColor.zip_肤色检测_GMM_混合高斯模型_背景建模_MATLAB_高斯肤色检测
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的GMM（混合高斯模型）肤色检测算法，适用于图像处理中的前景目标提取和背景建模。 经典的高斯混合模型背景建模结合肤色检测的Matlab实现方法。
     
  • 基于帧差与混合高斯模型的运动检测算法
    优质
    本研究提出一种结合帧差法和混合高斯模型的运动检测算法，有效提升视频中移动目标识别精度与鲁棒性。 一种结合帧差法和混合高斯模型的运动检测算法。
     
  • 基于MATLAB的单高斯背景模型
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    本研究采用MATLAB开发了单高斯背景模型，用于动态场景分析。通过模拟实验验证其在目标检测和跟踪中的有效性与稳定性。 单高斯模型是一种用于从图像中提取背景的处理方法，在背景单一且不变的场景下非常适用。这种方法最为简单，并不需要每次都进行建模过程，而是采用参数迭代的方式更新模型。假设时间变量为t，设当前图像点的颜色量度为xt，如果该颜色值满足给定的概率阈值Tp，则此点被判定为前景点；反之则被认为是背景点。
     
  • 高斯混合模型_GaussianMixtureModel_2-.zip_MATLAB代码_混合高斯代码_混合高斯模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）代码，适用于数据聚类和概率分布建模等场景。包含详细的文档指导与示例数据，帮助用户快速上手实现复杂的数据分析任务。 关于高斯混合模型（GMM）的MATLAB源代码。
     
  • 基于混合高斯背景模型的CamShift目标跟踪算法
    优质
    本研究提出了一种基于混合高斯背景建模的改进型CamShift目标跟踪算法，有效提高了复杂场景下的目标追踪精度和稳定性。 用Python编写的结合了混合高斯背景建模和轮廓算法的CAMSHIFT目标跟踪算法。
     
  • 基于二帧差、三帧差、混合高斯及Vibe算法的视频目标跟踪仿真（含GUI和源码）
    优质
    本项目通过MATLAB实现对视频中的目标进行精确跟踪，综合运用了二帧差、三帧差、混合高斯模型与Vibe四种主流背景建模方法。提供图形用户界面及完整代码，方便研究学习。 本项目涉及在MATLAB环境中使用二帧差法、三帧差法、混合高斯法以及Vibe算法进行视频目标跟踪的仿真操作，并配有图形用户界面（GUI）以便于代码的操作与视频处理。该项目旨在帮助学习者掌握这些方法的具体编程实现，适用于本科至博士阶段的教学和研究工作。 为了顺利运行本项目，请确保使用MATLAB 2021a或更高版本软件进行测试。具体步骤为：在工程目录下执行Runme_.m脚本段落件，而不是直接调用子函数文件。同时请务必保证MATLAB左侧的当前文件夹窗口已切换到项目的当前路径。 此外，项目附带有操作演示视频以供参考学习，请根据提供的录像内容逐步进行实践操作。
     
  • 基于MATLAB的混合高斯背景模型构建
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一种高效的混合高斯背景建模方法，旨在优化视频监控中的前景目标检测与跟踪技术。通过动态调整模型参数适应复杂场景变化，显著提升了算法的鲁棒性和准确性。 使用多维高斯混合模型来建立背景，并通过减去背景来获取前景区域。这种方法具有较强的抗噪能力和较好的光线变化适应性。