单高斯明显是一种图像处理背景图像提取的处理方法，使用于背景单一不变的场景。这种模型最为简单，而且不用每次都进行建模处理，而采用参数迭代的方式，即。其中t为时间。设图像点的当前颜色量度为xt，若（Tp为概率阀值），则此点判定为前景点，反之为背景点。

这是一个运动检测，背景建模的程序，实现了多种方法，使用了opencv。 用源代码，以及编译好的可运行的程序。

背景建模技术库，含有37种背景建模算法，C++版本，含有完全代码。使用教程参考：http://blog.csdn.net/frd2009041510

ViBe背景建模Matlab代码实现，只完成了比较基础的部分，但与官网的实现方式差不多，速度比较快。

对于视频的背景建模／前景提取，集成了BGS库的可视化软件。且可通过xml修改模型参数。

Vibe背景建模的方法检测视频中的运动物体，matlab源代码

高斯分布与背景建模的关系：图像中每一个像素点的颜色值作为一个随机过程X，并假设该点的像素值出现的概率服从高斯分布。

实现了改进的高斯混合背景建模算法，开发环境为VS2013+opencv,主要用C语言，opencv实现

混合高斯背景建模matlab程序 source = mmreader('walkman.avi'); frameQYT=get(source,'NumberOfFrames'); % ----------------------- frame size variables ----------------------- fr = read(source,1); % 读取第一帧作为背景 fr_bw = rgb2gray(fr); % 将背景转换为灰度图像 fr_size = size(fr); %取帧大小 width = fr_size(2); height = fr_size(1); fg = zeros(height, width); bg_bw = zeros(height, width);

GMM_运动检测_目标跟踪_背景建模 基于高斯混合模型的运动物体检测。 有源代码和可执行程序，效果较好。