高斯背景建模

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%高斯背景建模（）
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clear;
close all;  %clear obj removes obj from the MATLAB workspace.
tic;%计时开始%取第一幅符合要求的背景图、
% -----------------------  frame size variables -----------------------
File_name=‘E:\学习\背景—车\背景建模图片\‘;

str = int2str（1）;
T = STRCAT（File_namestr‘.jpg‘）;%
I = imread（T‘JPG‘）;
I=rgb2gray（I）;
I=I（:350:1000）; 
[mns]=size（I）;
q=zeros（mn）;
fg = q;              %前景
bg_bw = q;           %背景

% --------------------- mog variables -----------------------------------
C = 3;                                  % 组成混合高斯的单高斯数目 （一般3-5）
M = 3;                                  % 
D = 2.5;                                % 阈值（一般2.5个标准差）
alpha = 0.01;                           % learning rate 学习率决定更新速度（between 0 and 1） （from paper 0.01）
thresh = 0.25;                          % foreground threshold 前景阈值（0.25 or 0.75 in paper）
sd_init = 6;                            % initial standard deviation 初始化标准差（for new components） var = 36 in paper
w = zeros（mnC）;              % initialize weights array 初始化权值数组
mean = zeros（mnC）;           % pixel means 像素均值
sd = zeros（mnC）;             % pixel standard deviations 像素标准差
u_diff = zeros（mnC）;         % difference of each pixel from mean 与均值的差
p = alpha/（1/C）;                        % initial p variable 参数学习率（used to update mean and sd）
rank = zeros（1C）;                      % rank of components （w/sd）

% ------initialize component means and weights 初始化均值和权值----------

pixel_depth = 8;                        % 8-bit resolution 像素深度为8位
pixel_range = 2^pixel_depth -1;         % pixel range 像素范围2的7次方0—255（# of possible values）

for i=1:m
    for j=1:n
        for k=1:C
            
            mean（ijk） = rand*pixel_range;     % means random （0-255之间的随机数）
            w（ijk） = 1/C;                     % weights uniformly dist
            sd（ijk） = sd_init;                % initialize to sd_init
            
        end
    end
end

%----- process frames -处理帧----------------------------------
E=10;  %背景序列个数
for k = 1:E  %迭代法更新背景  
     str = int2str（k）;
     T = STRCAT（File_namestr‘.jpg‘）;%
     It = imread（T‘JPG‘）;
     
     fr_bw=rgb2gray（It）;
     fr_bw=fr_bw（:350:1000）; 
     % calculate difference of pixel values from mean 计算像素差值
    for l=1:C
        u_diff（::l） = abs（double（fr_bw） - double（mean（::l）））;
    end
    
    % update gaussi