朱松

摘 要： 随着视频监控技术的发展，视频监控更加高清化、网络化、智能化，同时，安防领域中也对视频监控提出更多要求。监控系统能够对监控视频进行分析，具有对视频中的人物检测或者预警等功能，这样在减少人力、物力资源的投入，同时也能提高监控的质量以及效率。本文提出用MOG2算法检测区域是否存在异常，以便给予警示，提醒工作人员帮忙等，对于提高人们生活安全具有重要意义。

关键词： MOG2算法;视频监控;区域入侵

1 原理与算法

视频中一个像素点的像素值大小是随机的、不确定的，对于每一个像素点的像素值大小可以使用高斯混合模型（MOG2）来预测和解释。MOG2算法对视频信息中的每一个像素点都建立了模型，模型中像素点的大小是多个不同权值的高斯分布叠加，模型中每个像素点的高斯分布越多，则每个运动像素点建立的背景模型就更加接近实景。模型中首先选取了若干帧作为背景帧，分析背景帧的像素分布，并统计像素信息作为背景。模型建立完毕后，对新的画面使用背景帧的统计差分信息完成新画面像素点的前景背景分类。

2 模型构建与算法分析

2.1 图像降噪

视频成像系统中不可避免的存在各式各样的干扰噪声，光线、焦距、带宽、硬件接口、软件编解码等。噪声的产生总是和图像的成像过程紧密相连，可能在传输中亦或者是量化过程中。噪声的常见形式可分为一下几种：

1）加性噪声。 f（x，y）=g（x，y）+n（x，y） （1）

加性噪声与原始视频信号呈加法关系，无论视频信号是否存在，該噪声都存在。……