一种改进的视觉背景提取算法研究

针对视觉背景提取(ViBe)算法在初始化背景模型时易产生鬼影以及对户外动态场景适应能力差、检测精度低等问题,在算法初始化阶段,通过采用前景点计数的方法,统计静止像素点占前景块的百分比,有效抑制了鬼影的产生,提高了算法检测精度;在前景检测阶段,根据场景的动态程度自适应调整阈值,提高了算法对动态背景的适应能力.实验表明:与原算法相比,在动态场景中算法检测精度提高了20%以上.     

改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法

针对经典视觉背景提取算法（ViBe）在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化;根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度;根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.     

视觉背景提取算法关键技术研究

针对视觉背景提取(Visual background extractor,ViBe)算法中出现的“鬼影”及复杂场景检测不佳等问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法在初始化阶段使用多帧图像的像素值训练背景样本,减少“鬼影”对于检测精度的影响;在前景判断过程中基于像素区域复杂度动调整态分类阈值及匹配阈值以适应复杂场景,减少虚假前景干扰;背景样本更新阶段中使用自适应的时间二次抽样因子减少像素值的错误传播,快速恢复背景样本。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法在“鬼影”抑制及复杂场景适应上均有较好表现。     

基于改进视觉背景提取算法的运动目标检测

针对经典视觉背景提取算法（visual background extraction algorithm, ViBe）因初始帧存在运动目标易产生鬼影以及对扰动背景适应性差的问题,提出一种改进ViBe算法。利用改进三帧差分法和最小外接矩形定位初始帧运动目标,并通过局部初始化的方法进行鬼影抑制;在背景模型初始化阶段,定义灰度相似函数从时域和空域信息中中等比例选取像素点建立背景模型,增强背景模型的鲁棒性;在前景检测检测阶段,通过平均差法衡量样本集合的离散度,构建自适应分割阈值代替原有的固定分割阈值以适应背景扰动。实验表明,改进算法可以有效抑制鬼影产生并且提高算法在扰动背景下的适应性和检测准确度。     

一种自适应运动目标检测算法及其应用

针对ViBe算法在动态背景下存在鬼影消除时间长、算法适应性差、前景检测噪声多的问题,本文提出一种基于ViBe算法框架的改进算法.该算法采用鬼影检测法标记第1帧中的鬼影区域,并向位于鬼影区域的背景模型中强制引入背景样本,从而快速抑制鬼影;在像素分类过程中,引入自适应分类阈值,解决全局阈值易受动态噪声干扰的问题;在背景模型更新中,根据像素分类的匹配值来动态决定更新因子,提高算法适应场景变化的能力.定性与定量的对比实验结果表明,本文算法相较于ViBe算法能够有效地检测动态背景下的运动目标,应用于河流漂浮物检测场景中也有较好的效果.     

基于ViBe的室外动态背景闪烁像素噪声消除方法

针对使用视觉背景提取(ViBe)模型在室外动态背景下进行移动目标检测时存在不规则闪烁像素点对前景检测结果造成干扰的问题,提出一种基于视觉背景提取算法的闪烁像素噪声消除方法。在背景模型建立阶段设定背景模型样本标准差阈值,约束背景模型的采样值范围以提高背景模型准确性。在前景检测阶段引入自适应检测阈值提高前景物体检测精度,在背景模型更新过程中对图像边缘背景像素点进行边缘抑制以阻止错误背景样本值更新到背景模型。在此基础上,结合形态学操作修复连通域,提高前景图像的完整性。最后选取多个视频序列将该方法与原始ViBe算法、形态学改进方法的检测结果进行对比。实验结果表明,该方法能有效消除闪烁像素噪声对前景检测造成的影响,获取更精确的前景图像。     

基于像素自适应分割背景建模的鬼影去除算法

针对基于像素的自适应分割检测算法在建立背景模型时容易产生鬼影的问题,根据背影视觉提取算法中相邻像素点拥有相近像素值的空间分布特性,将待定的前景像素值与邻域像素值的差值通过加权比较其与自适应阈值的大小,来确定该像素点是前景像素点还是鬼影像素点。若为鬼影像素点则判定为背景像素点,并更新其背景模型。通过对前景像素点的二次判断,达到迅速去除鬼影的目的。实验结果表明,改进后的算法相比于原算法能更快速地去除鬼影。     

基于颜色和局部二值相似模式的背景减除

针对视觉背景提取(Visual Background Extractor,ViBe)算法对光照变化和动态背景适应性差、鬼影消除时间长的缺点,提出了一种改进的ViBe算法。该算法使用颜色特征与局部二值相似模式(Local Binary Similarity Pattern,LBSP)特征进行背景建模,增加了对光照变化的鲁棒性。在模型更新阶段,引入二次空间传播机制,以加快消除鬼影的速度。根据当前像素与空间邻域像素的标准差获得自适应判决阈值,以较快的时间响应速度抑制动态背景的干扰。在Change Detection dataset数据集上的实验结果表明,改进后的算法能较快地抑制鬼影,同时能保证慢速和静止目标不会很快地融入背景,对复杂动态场景和光照变化有较好的适应性,其F-measure指标较ViBe算法提升了19.29%。     

一种基于改进视觉背景提取算法的前景检测

针对视觉背景提取ViBe算法在前景检测中存在的鬼影现象且长时间难以消除的缺点,提出一种改进的视觉背景提取算法。首先,在视频前n帧序列的帧差法中,引入大津（OTSU）算法求自适应阈值,以分割出更为准确的前景区域;其次,利用去除前景区域的前n帧图像合成一张尽量少的包含前景区域的样本图像;最后利用扩展的邻域范围在合成的样本图像中对模型初始化,并把扩大的范围用在ViBe背景模型更新阶段。该算法与各种经典算法在大量视频库中进行了对比实验,仿真结果表明,改进的ViBe算法能快速消除鬼影对前景检测的影响,前景检测更为准确。     

改进视觉背景提取ViBe算法的目标检测

针对视觉背景提取ViBe算法消除鬼影时间长、对动态场景适应性弱、对光线变化敏感等问题,提出一种适应性强的改进算法。在背景模型初始化时,通过对多帧图像随机选取像素点并累加判断后,形成与实际吻合度达86.78%的背景模型;提出衡量背景动态程度因子,根据其值获取图像的自适应聚类、更新阈值,提高了算法在动态背景下的检测精度;考虑到光线变化对检测结果的影响,提出衡量图像亮度因子并应用于聚类检测,增强了算法对光照的鲁棒性。与其他算法进行对比实验后表明,改进算法在不同场景中能有效检测目标物体,具有较好的适应性。     

基于颜色布局描述子的改进ViBe算法

针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子（CLD）提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。     

基于视觉背景提取的自适应运动目标提取算法

在复杂场景下的视频运动目标提取是视频分析技术的首要工作。为了解决前景运动目标提取的精确度不高的问题,提出一种基于视觉背景提取(ViBE)的改进视频运动目标提取算法(ViBE⁺)。首先,在背景模型初始化阶段采用像素的菱形邻域来简化样本信息;其次,在前景运动目标提取阶段引入自适应分割阈值来适应场景的动态变化;最后,在更新阶段提出背景重建和调整更新因子方法来处理光照变化的情形。实验结果表明,对于复杂视频场景LightSwitch的运动目标提取结果在相似度指标上,改进后的算法与混合高斯模型(GMM)算法、码本模型算法以及原始ViBE算法相比,分别提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能够在有效时间内对复杂场景具有较好的自适应性,且性能明显优于对比算法。     

利用混合高斯和拓扑结构的人体“鬼影”抑制算法

若在建模时存在目标,部分目标像素会进入背景模型,会在检测时产生“鬼影”。为了有效抑制“鬼影”,提出一种利用混合高斯和拓扑结构(Gaussian mixture model and topological structure,GMMT)的人体“鬼影”抑制算法。算法分为两个阶段,背景建模阶段采用双通道建模,通道一利用混合高斯模型进行预检测,接着利用拓扑结构将分散的人体目标连接获得完整的目标并取其外接矩形,然后将矩形外的像素加入背景模型,经过多帧的建模得到空背景;通道二使用多帧平均法计算背景模型。通过设置建模帧数的阈值T选择建模方式,若建模帧数小于T则使用通道一建模,否则使用双通道联合建模。目标检测阶段利用改进的背景差分法实现人体分割并进一步消除 “鬼影”。经过测试,GMMT在建模阶段存在目标的情况下可有效地抑制 “鬼影”。     

基于自适应虚拟线圈的多车道车流量检测算法

针对虚拟线圈检测算法在多车道车流量检测中存在误检或者漏检的问题,提出一种基于自适应虚拟线圈的车流量检测算法。根据图像二值化原理,对ViBe算法的前景检测部分进行二次判断,并改变背景更新机制,提出一种改进的ViBe算法,以达到快速消除鬼影的目的,更准确地完成前景目标提取。在道路上设置固定检测区域,根据运动目标在固定检测区域的运动轨迹来建立或者消除非固定虚拟线圈,再进一步使用虚拟线圈的车流量检测算法实现车流量统计。选择三个不同的场景4车道无车辆变道、2车道有车辆变道和3车道有车辆变道且环境突变进行实验,所提算法的车流量检测准确率比传统的虚拟线圈算法分别提高8.9、25和16.6个百分点,且所用时间相当。实验结果表明所提算法更适用于多车道的车流量检测。