¿Qué es un modelo gaussiano?

El modelo gaussiano utiliza la función de densidad de probabilidad gaussiana (curva de distribución normal) para cuantificar con precisión las cosas y descompone una cosa en varios modelos según la función de densidad de probabilidad gaussiana (curva de distribución normal).

El principio y proceso de establecer un modelo gaussiano para el fondo de la imagen: el histograma en escala de grises de la imagen refleja la frecuencia de aparición de un determinado valor en escala de grises en la imagen y también puede considerarse como una estimación de la probabilidad en escala de grises. densidad de la imagen. Si hay una gran diferencia entre el área de destino y el área de fondo contenida en la imagen, y hay una cierta diferencia en escala de grises entre el área de fondo y el área de destino, entonces el histograma en escala de grises de la imagen mostrará un doble pico-valle. forma, con un pico correspondiente al objetivo y el otro El pico corresponde al nivel de gris central del fondo.

Para imágenes complejas, especialmente imágenes médicas, generalmente son multimodales. El problema de la segmentación de imágenes se puede resolver considerando las características multimodales del histograma como la superposición de múltiples distribuciones gaussianas.

En los sistemas de monitoreo inteligente, la detección de objetivos en movimiento es el contenido principal, y en la detección y extracción de objetivos en movimiento, los objetivos en segundo plano son muy importantes para el reconocimiento y seguimiento de objetivos. El modelado es una parte importante de la extracción de objetos de fondo.