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什麽是高斯模型?

高斯模型是用高斯概率密度函數(正態分布曲線)將事物精確量化,並基於高斯概率密度函數(正態分布曲線)將壹個事物分解成若幹個模型。

圖像背景建立高斯模型的原理和過程:圖像灰度直方圖反映了圖像中某壹灰度值出現的頻率,也可以看作是對圖像灰度概率密度的估計。如果圖像中包含的目標區域和背景區域差異較大,背景區域和目標區域在灰度上存在壹定的差異,那麽圖像的灰度直方圖呈現雙峰-谷形,其中壹個峰對應目標,另壹個峰對應背景的中心灰度。

對於復雜圖像,尤其是醫學圖像,壹般是多模態的。通過將直方圖的多峰特征視為多個高斯分布的疊加,可以解決圖像分割問題。

在智能監控系統中,運動目標的檢測是核心內容,而在運動目標的檢測和提取中,背景目標對於目標識別和跟蹤非常重要。建模是背景目標提取的重要組成部分。

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