引言：在图像处理中，运动检测占据了大部分内容，因为现实生活还是动态更新的，今天要说的是两种传统的背景建模方法，高斯混合模型和VIBE算法（Visual Background Extractor），这两种算法最为经典（其实小琼目前就知道这两种算法O(∩_∩)O哈哈~），下面一起来看看吧！！！
1.高斯混合模型
2.VIBE算法
在目前，小琼是这样理解的：VIBE算法是一种双重算法，既可以理解为是对背景模型的构架，也是对前景目标的检测。该算法是如何进行建模的呢？此算法首先读取视频序列的第一帧图像，然后根据第一帧图像为每一个像素点建立一个 ‘相似像素小样本集’ ，该样本集的目的在于为后续像素点的选取作为一个参照模型像素，也就是说如果在第二帧、第三帧图像来时，观测同一位置的像素值变化是否超出这个相似像素小样本集，如果没有，则认为是背景，反之，则认为是前景目标。最为合理的是，这个相似小样本集在不断地动态更新，这样才具有实际意义，因为经过长时间的不断运算，如果不进行样本更新，就会出现Ghost现象，会受到光照变化的影响，因此进行不断地背景更新是聪明的选择。（小琼认为说清楚了，大白话，口齿清晰！！！），网上说运行很快，但是小琼试一下，发现并没有那么好的效果，没有高斯混合模型效果快，是电脑配置问题吗？
待续。。。
#
3.结束
GAME OVER
如果理解错误，欢迎大家批评，及时纠正小琼的错误哦，真心感谢你的纠正！！！
如果小伙伴梦有疑问欢迎在评论区留言哦！！！
如果感觉不错的话！点个赞呗，不用客气！（O(∩_∩)O哈哈~）
欢迎和小伙伴梦一起学习，共同努力，加油！！！
