单高斯图像背景建模的Matlab应用

本代码为Matlab源程序，实现了基于混合高斯模型的背景更新算法，可直接读取并处理视频数据。

在处理添加了高斯噪声的图像时，可以采用均值滤波和中值滤波等技术进行降噪。Matlab提供了有效的工具和算法来实现这些技术。

在这个项目中，我们计划使用EM算法来训练针对孤立词数据的HMM模型，同时考虑Viterbi算法在测试阶段的应用。我们的实验结果显示，通过Matlab编程实现的性能与HTK相当。尽管尚未准备数据文件（.mfcc文件），但您可以根据自己的数据进行处理。如果需要，您可能需要修改“generate_trainingfile_list.m”和“generate_testingfile_list.m”中的代码以匹配数据文件的路径。请运行“EM_HMM_isolated_digit_main.m”来开始您的实验。如需更多信息，请在评论中留言。此外，您可以通过指定的链接免费获取数据文件：选择“隔离的TI数字培

视频监控里头，背景建模一直挺关键的。CVPR2010 年那会儿，出来个叫SILTP的算法，算是老前辈 LBP 的升级版。专门光照变化大、背景动态多的情况，挺适合实际监控场景用。 SILTP 的空间增强挺有意思，它不光看一个点的像素值，而是顺带把周围一圈也考虑上。这样一来，哪怕光线变了，算法也不容易被干扰，误检少了不少。 局部三元模式也是个亮点。LBP 是 0 和 1 的死板操作，SILTP 中间还多了个“不确定”状态，等于多给图像纹理留了点弹性，能力强多了，效果看得见。 还有自适应阈值，根据邻域自己调，这就让它在复杂场景下也能稳定运行，不像老算法容易崩。再加上背景更新策略，新来的静态物体也能慢

标准偏差σ（Sigma）决定了高斯分布的形状。使用此滤波器的步骤如下：1）在变量img中加载要处理的图像；2）调用gfilter函数创建一个与图像'img'大小相匹配的滤波器。

Matlab 图像差分方法用于检测背景和前景变化，进而实现目标追踪。通过差分处理，可以有效 去除目标过小的差异区域，提升目标识别的准确性。此方法适用于动态监控视频中的目标检测，尤其是在背景变化较大的情况下。

分享了Matlab在数学建模中的具体应用，相信对你们会有很大的帮助。可以参考这些内容来提升你们的Matlab技能。

matlab开发-用于图像处理的高斯带通滤波器。该函数在频域中执行高斯带通滤波。

matlab源码《MATLAB在数学建模中的应用》第二版源码