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基于视频图像的交通背景提取方法研究
随着城市化进程的不断加快，交通拥堵问题日益突出。因此交通背景提取成为了交通监测和管理中的重要环节。视频图像中，交通背景主要指路面和交通工具等背景组成的部分，可以通过交通背景提取算法去除这些影响，得到交通目标的轮廓，对交通流量统计、交通违法监测、交通事故调查和交通流预测等方面提供支持。本文将基于视频图像的交通背景提取方法为研究对象，从背景提取的基本原理出发，讲解几种目前常用的交通背景提取算法。
首先，基于帧间差分的交通背景提取方法。帧间差分法将当前帧图像与背景图像相减，得到一幅差值图像，然后对差值图像进行处理，得到目标的二值化轮廓图像。帧间差分法简单易懂，易于实现，但仅适用于相机固定且摄录目标运动比较缓慢的情况。
其次，基于高斯混合模型的交通背景提取方法。高斯混合模型是一种随机变量分布模型，将背景分成若干个高斯分量，以此来描述当前像素灰度的分布。在实际操作中，高斯混合模型还需要对混合的个数、像素权重、混合成分等参数进行调整。高斯混合模型适用于相机固定、复杂背景的情况。
第三，基于基础矩阵估计的交通背景提取方法。该方法利用基础矩阵确定各个图像的相对位移，进行背景提取和物体分割。基于基础矩阵估计的交通背景提取方法可以适用于摄像机移动或者交通变化较快的情况。
最后，基于深度学习的交通背景提取方法。深度学习算法可以利用深度卷积神经网络来学习交通背景的规则，从而提取出交通目标的轮廓。由于深度学习方法具有复杂的计算过程和大量的训练样本需求，因此需要大量的计算能力和数据支持。
综上所述，基于视频图像的交通背景提取方法不仅可以用于交通流量统计，还具有很大的应用潜力。在今后的交通监测和管理中，应选择合适的算法和技术手段，以达到更好的交通背景提取效果。