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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. 相似文献
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针对运动目标检测ViBe算法在执行过程中的鬼影以及背景抖动问题,提出一种可以快速消除鬼影的目标检测算法。提出背景值定向传播以及计算闪烁因子的优化算法,将背景值快速填充到周边鬼影区域的背景集合中,从而快速消除鬼影并消除动态背景和相机抖动的影响,避免使用复杂的特征点检测算法处理抖动问题。通过快速滤波与形态学操作可以去除噪点并提高前景的完整性。经过理论分析以及实验对比,结果表明,该算法能够快速消除鬼影,在相机抖动或动态背景的情况下有更好的目标检测效果,算法的运行速度相比部分主流算法更加快速高效。 相似文献
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针对经典视觉背景提取算法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。 相似文献
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室外动态环境的行人监控检测一直是研究的难点,存在光照变化、树叶摇晃、小动物经过等复杂干扰。本文提出一种基于改进视觉背景抽取法(Visual Background Extractor,ViBe)的室外行人检测方法,该方法采用基于区域的改进ViBe更新策略,该策略在加快鬼影消除速度的同时,提高了行人目标提取的完整度,然后在前景目标提取的过程中通过背景差的方法过滤复杂背景导致的误报区域,最后在此基础上根据一定的逻辑规则执行行人检测。实验结果表明,该方法既可以提高鬼影消除速度,也有效降低复杂多变背景的干扰,在室外场景进行行人检测具有较高的准确性、鲁棒性。 相似文献
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针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下,出现的误检率高和准确度低的问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模;在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子,调整阈值和背景模型更新率适应动态背景的检测;为提高检测目标的完整性,改进的ViBe算法得到的前景目标,与三帧差分算法结合并且进行形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,改进的算法在树枝晃动、相机抖动的复杂背景下,检测目标的准确度和完整性提高了。 相似文献
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研究了目标检测方法。针对传统背景更新方法易受噪声干扰、算法执行速度慢等弊端,对背景差分法予以改进,提出一种基于自适应图像分块和结构相似性(SSIM)的运动目标检测方法。根据视频最初几帧得到初始背景模型,再对视频后续的每帧进行自适应分块处理,利用相邻帧对应分块的结构相似性计算局部更新率,建立背景模型,将背景与当前帧差分即得到运动目标。实验结果表明,与传统的背景差分法相比,改进后的方法具有更好的检测效果。 相似文献