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針對單高斯背景模型不能適應非平穩場景且對初期保持靜止后期運動的物體造成“鬼影”現象的問題，提出了融合子塊梯度與線性預測的單高斯背景建模方法。首先，對每個像素點進行單高斯背景建模，并實現像素級的自適應更新，運用子塊梯度算法將梯度在閾值內的子塊作為背景以消除“鬼影”；然后，將子塊梯度法獲得的前景與單高斯模型確定的前景做與運算，提高在非平穩場景下對背景的判斷能力；最后，運用線性預測方法處理獲得的前景點，將面積小于閾值的連通區域還原為背景。采用CDNET 2012 Dataset和Wallflower Dataset進行仿真實驗：當場景變化幅度較大時，所提算法與混合高斯模型（ GMM）相比，雖然檢測率稍有下降，但檢測精度提高了40%；在其他場景中檢測率雖只提高約l0%，檢測精度卻能提高25%以上。實驗結果表明，融合子塊梯度與線性預測的單高斯背景建模能夠適應非平穩場景并消除“鬼影”現象，獲得的背景比混合高斯模型更精確，提取的前景細節更豐富。
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