改进的ViBe运动目标检测算法

针对传统ViBe运动目标检测算法提取的目标存在鬼影区域、且有闪烁像素点干扰的问题,提出一种结合Surendra背景更新算法而改进的ViBe算法进行运动目标检测.利用Surendra算法快速更新背景的特点迭代得到纯净背景;对ViBe算法检测前景进行像素标记和鬼影分类判别,去除鬼影像素点和闪烁像素点;输出新的前景.实验表明:该算法可以有效地去除ViBe算法前景检测中的鬼影,并能抑制闪烁像素噪声,获取更精确的前景图像.     

结合三帧差分的ViBe运动检测算法

提出一种以ViBe算法为基础,结合三帧差分思想的运动目标检测算法。利用ViBe算法对每个像素点建模,当前帧和模型得到的差分图与前一帧得到的差分图再进行与运算,之后运用 ViBe 的思想对模型进行实时更新;同时在每一帧添加小波去噪处理,去除图像高频区域。本文算法有效地解决了光照变化对系统的影响,消除了影子问题,去除了闪烁背景点。实验结果表明,本文算法在多种环境下可以准确地提取运动目标,达到更好的鲁棒性。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法中鬼影消除速度慢和固定阈值反映每个像素情况不详细的问题,分别提出了改进帧间差分与ViBe结合算法和自适应阈值的ViBe算法.改进帧间差分法,首先将连续六帧图像进行差分,并通过动态阈值进行校正,进而消除空洞现象,再与ViBe结合来判断鬼影像素.自适应阈值的ViBe算法,将像素值的变化作为像素值的设定依据,...     

基于改进ViBe算法的园林游客检测研究

传统的视觉背景提取算法中存在阴影敏感、前景点误判、前景空洞等问题。为了更好地提取园林游客的前景,在研究分析多种背景建模方法的基础上,提出一种Lab颜色空间下改进的ViBe游客检测算法,对算法的准确性和鲁棒性进行了测试。实验结果表明,该算法通过建立实时更新的背景模型,提高了游客检测的准确率,能够有效地适应光照变化并且能够去除阴影。针对园林内不同地点的复杂场景,改进的ViBe算法具有更好的检测效果。     

基于改进ViBe的运动目标检测算法

在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算法的运动目标检测算法,能有效地降低动态背景对检测结果造成的影响。最后,利用全局运动补偿算法将改进的ViBe算法应用到摄像机运动情况下,取得了一定效果。     

基于ViBe算法的快速视频车辆检测算法

为了满足智能交通实时性的要求,提出了一种快速的视频车辆检测算法。首先采用ViBe算法做前景分析,并针对图像突变的问题,对ViBe算法做了优化。然后对前景二值图做网格标记,对网格标记图做连通域分析,最终分割出车辆目标。实验结果显示,该算法实时性和鲁棒性满足实际要求。     

基于ViBe算法的改进背景减去法

ViBe背景减去算法基于RGB色彩空间对像素进行处理,在光照突然改变的情况下,会造成大面积的背景误判为运动前景;同时会将场景中的运动背景大量的误检为前景. 针对上述问题,本文提出一种结合（r,g,I）标准色彩空间的改进算法. 实验结果表明,改进算法在光照突然变化时对前景的提取具有更好的鲁棒性,同时对于场景中运动的背景像素点,取得了更好的检测效果.     

基于ViBe改进的运动目标检测算法

运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究方向,针对传统的ViBe算法容易出现鬼影、噪点和运动目标不完整等问题,提出一种基于ViBe改进算法的移动目标检测跟踪算法。通过连接区域的滤波操作,填充面积小于设定阈值的前景孔洞区域,以此限制散布在前景物体中的错误背景;通过检测图像的闪烁像素,更新存储之前的模板,并建立闪烁等级表,若某像素的闪烁等级大于等于设定的阈值,则将其从更新模版中移除,从而抑制更新模板中的闪烁区域。在动态视频中结果表明,该算法在满足实时性的前提下,可有效地改善传统ViBe算法,较好地提高运动目标检测效果。     

一种基于优化ViBe算法的人形分割方法

人形分割在视频监控研究中具有极其重要的意义。ViBe算法因其运算效率高、算法思想简单且容易实现的特性受到许多研究学者的青睐,并被应用到人形分割的研究中。针对ViBe算法在应用于人形分割研究时易于出现鬼影和容易对光照引起的阴影造成误检的现象,提出了一种改进的ViBe算法—VSFC(ViBeSurendra Five-frame Canny)算法。首先将利用Otsu自适应阈值的Surendra算法得到的初始背景用作背景模型的初始化。其次,通过将ViBe算法所得出的前景与五帧差分法得出的前景采用"与"运算的方式获得人形分割结果,并对得到的人形分割结果进行形态学处理,以便能够消除较大的噪声。最后利用Canny边缘检测算子对人形的边缘信息进行提取,利用小波融合方法将前面得到的人形结果和边缘信息进行融合,得到最后的人形分割结果。在更新机制方面,提出动则更新的更新思想,对于那些长时间静止不动的像素点,采取隔时更新的方式,提高了算法的实时性。