高斯模型属于估算模型还是进一步预测模型
估算模型。
高斯混合模型通常被归类为聚类算法，但本质上 他是一个密度估计算法。
高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。
对图像背景建立高斯模型的原理及过程，图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于目标，另一个峰对应于背景的中心灰度。
对于复杂的图像，尤其是医学图像，一般是多峰的。通过将直方图的多峰特性看作是多个高斯分布的叠加，可以解决图像的分割问题。
在智能监控系统中，对于运动目标的检测是中心内容，而在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
GMM模型是什么
就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果。
对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以认为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状。
主要步骤
1、为图像的每个像素点指定一个初始的均值、标准差以及权重。
2、收集N（一般取200以上，否则很难得到像样的结果）帧图像利用在线EM算法得到每个像素点的均值、标准差以及权重）。
3、从N+1帧开始检测，检测的方法：
对每个像素点：
1）将所有的高斯核按照 ω / σ 降序排序
2）选择满足公式的前M个高斯核：M = arg min(ω / σ 》 T)
3）如果当前像素点的像素值在中有一个满足：就可以认为其为背景点。
大气污染预测模式:高斯模型、多源和面源扩+散模式、箱式模型的特点和应用范围
咨询记录 · 回答于2021-11-28
大气污染预测模式:高斯模型、多源和面源扩+散模式、箱式模型的特点和应用范围
您好，大气环境影响预测是利用数学模型或模拟试验，计算或估计评价项目的污染因子在评价区域内对大气环境质量的影响。常用的大气环境影响预测方法是通过建立数学模型来模拟各种气象条件、地形条件下的污染物在大气中输送、扩散、转化和清除等物理、化学机制。
混合高斯模型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像素点的参数
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。需要用到icvUpdateGaussianBGModel，icvReleaseGaussianBGModel两个函数，但是源程序中将这两个函数定义为内部函数，需要做一些修改，首先将cvbgfg_gaussmix.cpp中前面两个函数的声明static void CV_CDECL icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model );
static int CV_CDECL icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model );两行代码注释掉。然后在cvbgfg_gaussmix.cpp中间部分两个函数的定义部分，函数头static int和static void改成CV_IMPL int 和CV_IMPL void。最后在cvaux.h文件中CVAPI(CvBGStatModel*) cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame,
CvGaussBGStatModelParams* parameters CV_DEFAULT(NULL));这句后面加上以下两句CVAPI(void) icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model );
CVAPI(int) icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model );
程序修改完毕，点rebuild all，全部重新编译。
2。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。
3。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。
include 《stdio.h》
#include 《cv.h》
#include 《cxcore.h》
#include 《highgui.h》
#include 《cvaux.h》//必须引此头文件
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* pFrame = NULL;
IplImage* pFrImg = NULL;
IplImage* pBkImg = NULL;
CvCapture* pCapture = NULL;
int nFrmNum = 0;
cvNamedWindow(video, 1);
cvNamedWindow(background,1);
cvNamedWindow(foreground,1);
cvMoveWindow(video, 30, 0);
cvMoveWindow(background, 360, 0);
cvMoveWindow(foreground, 690, 0);
if( argc 》 2 )
{
fprintf(stderr, Usage: bkgrd [video_file_name]\n);
return -1;
}
//打开视频文件
if(argc == 2)
if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv)))
{
fprintf(stderr, Can not open video file %s\n, argv);
return -2;
}
//打开摄像头
if (argc == 1)
if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1)))
{
fprintf(stderr, Can not open camera.\n);
return -2;
}
//初始化高斯混合模型参数
CvGaussBGModel* bg_model=NULL;
while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture ))
{
nFrmNum++;
if(nFrmNum == 1)
{
pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame-》width, pFrame-》height), IPL_DEPTH_8U,3);
pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame-》width, pFrame-》height), IPL_DEPTH_8U,1);
//高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像
//cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*，
//需要强制转换成CvGaussBGModel*
bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0);
}
else
{
//更新高斯模型
cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model );
//pFrImg为前景图像，只能为单通道
//pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同
cvCopy(bg_model-》foreground,pFrImg,0);
cvCopy(bg_model-》background,pBkImg,0);
//把图像正过来
pBkImg-》origin=1;
pFrImg-》origin=1;
cvShowImage(video, pFrame);
cvShowImage(background, pBkImg);
cvShowImage(foreground, pFrImg);
if( cvWaitKey(2) 》= 0 )
break;
}
}
//释放高斯模型参数占用内存
cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model);
cvDestroyWindow(video);
cvDestroyWindow(background);
cvDestroyWindow(foreground);
cvReleaseImage(&pFrImg);
cvReleaseImage(&pBkImg);
cvReleaseCapture(&pCapture);
return 0;
}
高斯模型是啥呀
高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。
对图像背景建立高斯模型的原理及过程:图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相差比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于目标，另一个峰对应于背景的中心灰度。
对于复杂的图像，尤其是医学图像，一般是多峰的。通过将直方图的多峰特性看作是多个高斯分布的叠加，可以解决图像的分割问题。 在智能监控系统中，对于运动目标的检测是中心内容，而在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。
高斯混合模型和混合高斯模型的区别
高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
(一)有基台值的模型(又称随机模型)
1)纯块金效应模型(或随机模型):相当于为随机分布的,区域化变量Z(x)样品值间的协方差函数C(h),对所有距离h均等于0,通式为
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
球状模型:一般公式为
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
该模型在原点处(h=0),切线斜率3C/2a,切线到达C值的距离为2a/3,见下图。
切线达C值的距离
上述模型标准化后(均值为0,方差为1),Var{Z(x)}=r(∞)=1,于是:a
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
3)高斯模型:其通式为
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
C
0+C,故该模型的变程为3a(因为设a为球状模型的变程),标准化后,C=1,则式为
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
其模型曲线见下图,该模型连续性好,但稳定性差。
4)指数模型:一般公式为
地质统计学(空间信息统计学)基本理论与方法应用
高斯模型图
由于当h=3a时, 若h=3a,则γ(h)≈C0+C,变程为3a。
将上述3种有基台值的模型进行比较,见下表、下图。
3种有基台值标准模型
3种基台值的变差函数
高斯模型的具体介绍
混合高斯模型：
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。需要用到icvUpdateGaussianBGModel，icvReleaseGaussianBGModel两个函数，但是源程序中将这两个函数定义为内部函数，需要做一些修改，首先将cvbgfg_gaussmix.cpp中前面两个函数的声明static void CV_CDECL icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model ); static int CV_CDECL icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model );两行代码注释掉。然后在cvbgfg_gaussmix.cpp中间部分两个函数的定义部分，函数头static int和static void改成CV_IMPL int 和CV_IMPL void。最后在cvaux.h文件中CVAPI(CvBGStatModel*) cvCreateGaussianBGModel( IplImage* first_frame, CvGaussBGStatModelParams* parameters CV_DEFAULT(NULL));这句后面加上以下两句CVAPI(void) icvReleaseGaussianBGModel( CvGaussBGModel** bg_model ); CVAPI(int) icvUpdateGaussianBGModel( IplImage* curr_frame, CvGaussBGModel* bg_model ); 程序修改完毕，点rebuild all，全部重新编译。 2。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。 3。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。 include 《stdio.h》 #include 《cv.h》 #include 《cxcore.h》 #include 《highgui.h》 #include 《cvaux.h》//必须引此头文件 int main( int argc, char** argv ) { IplImage* pFrame = NULL; IplImage* pFrImg = NULL; IplImage* pBkImg = NULL; CvCapture* pCapture = NULL; int nFrmNum = 0; cvNamedWindow(“video“, 1); cvNamedWindow(“background“,1); cvNamedWindow(“foreground“,1); cvMoveWindow(“video“, 30, 0); cvMoveWindow(“background“, 360, 0); cvMoveWindow(“foreground“, 690, 0); if( argc 》 2 ) { fprintf(stderr, “Usage: bkgrd [video_file_name]\n“); return -1; } //打开视频文件 if(argc == 2) if( !(pCapture = cvCaptureFromFile(argv))) { fprintf(stderr, “Can not open video file %s\n“, argv); return -2; } //打开摄像头 if (argc == 1) if( !(pCapture = cvCaptureFromCAM(-1))) { fprintf(stderr, “Can not open camera.\n“); return -2; } //初始化高斯混合模型参数 CvGaussBGModel* bg_model=NULL; while(pFrame = cvQueryFrame( pCapture )) { nFrmNum++; if(nFrmNum == 1) { pBkImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame-》width, pFrame-》height), IPL_DEPTH_8U,3); pFrImg = cvCreateImage(cvSize(pFrame-》width, pFrame-》height), IPL_DEPTH_8U,1); //高斯背景建模，pFrame可以是多通道图像也可以是单通道图像 //cvCreateGaussianBGModel函数返回值为CvBGStatModel*， //需要强制转换成CvGaussBGModel* bg_model = (CvGaussBGModel*)cvCreateGaussianBGModel(pFrame, 0); } else { //更新高斯模型 cvUpdateBGStatModel(pFrame, (CvBGStatModel *)bg_model ); //pFrImg为前景图像，只能为单通道 //pBkImg为背景图像，可以为单通道或与pFrame通道数相同 cvCopy(bg_model-》foreground,pFrImg,0); cvCopy(bg_model-》background,pBkImg,0); //把图像正过来 pBkImg-》origin=1; pFrImg-》origin=1; cvShowImage(“video“, pFrame); cvShowImage(“background“, pBkImg); cvShowImage(“foreground“, pFrImg); if( cvWaitKey(2) 》= 0 ) break; } } //释放高斯模型参数占用内存 cvReleaseBGStatModel((CvBGStatModel**)&bg_model); cvDestroyWindow(“video“); cvDestroyWindow(“background“); cvDestroyWindow(“foreground“); cvReleaseImage(&pFrImg); cvReleaseImage(&pBkImg); cvReleaseCapture(&pCapture); return 0; }
什么是高斯模型,怎样对图像背景建立高斯模型.
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该图像的灰度直方图呈现双峰-谷形状，其中一个峰对应于目标，另一个峰对应于背景的中心灰度。对于复杂的图像，尤其是医学图像，一般是多峰的。通过将直方图的。通过将直方图的多峰特性看作是多个高斯分布的叠加，可以解决图像的分割问题。