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.     

融合改进的三帧差分和ViBe算法的运动目标检测

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。     

一种新的基于ViBe的运动目标检测方法

针对ViBe运动目标检测算法在实际环境中存在无法消除鬼影、阴影等干扰的问题,结合三帧差分、边缘检测等技术,提出了一种ViBe改进算法。预处理阶段通过三帧差分获得真实背景并消除鬼影,运动目标检测阶段结合先验知识和边缘检测方法获得真实的运动目标以消除阴影,目标描述与跟踪阶段运用像素标记分割方法得到目标描述并实现目标跟踪。实验结果表明,新方法在消除鬼影、阴影等干扰方面表现出了优越的性能,在交通监控实时视频流中具有理想的车辆检测和跟踪效果。     

基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法

在运动目标检测众多算法中,ViBe算法是一种快速并且高效的运动目标检测算法,在视频监控领域得到广泛的应用.但是这种方法存在对鬼影的消除速度缓慢,容易形成拖影,而且容易发生漏检,易受到噪音的干扰.当物体运动状态变化缓慢时,原位移区域会留下残影等现象.论文针对以上问题提出了一种结合三帧差分算法的改进的ViBe算法,改进背景模型的初始化来对鬼影进行消除,并且加快鬼影的消除速度.采用自适应阈值来提高检测效果,针对背景中存在的噪声和空洞点采用形态学处理来对其进行消除.实验结果表明,改进的算法可以在很短的时间内就可以消除鬼影,并且在消除噪声和空洞等方面有很好的效果.     

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,使得像素情况被详细的反映出来,进而提高了检测的准确率。实验结果表明,两种改进算法前者使得消除鬼影的速度提高近一倍,后者使得前景检测的准确度平均提高了1.6%。     

基于改进的ViBe算法的红外目标检测

针对ViBe算法第一帧图像中含有运动的目标时容易引入"鬼影"及不能完整提取前景目标的问题,在原算法的基础上融合帧间差分法、Canny边缘检测,采用中值滤波、形态学算子进行后处理。实验结果表明,本文算法能很快消除"鬼影",并能比较完整地提取出红外运动目标。     

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.     

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。     

面向车流量估计的改进ViBe算法研究*

针对视觉背景提取(Visual Background Extractor,ViBe)算法中出现的“鬼影”、阴影前景和漏检静止目标等问题,提出了一种经过改善的ViBe算法。首先在背景模型初始化阶段,利用改善的平均背景建模法对多帧图像建立初始化背景模型以消除鬼影。接着在前景检测阶段,通过计算运动目标与背景像素间差值消除由于光照所造成的阴影,同时利用直方图相似度检测静止目标。最终在车道设置虚拟线圈检测区以检测各个车道的占用比,从而得出道路的交通情况。试验表明,经过改善后的ViBe算法在抑制“鬼影”出现、检测静止目标和消除阴影三方面有较好的效果,能够准确检测出道路车流量。     

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。     

运动目标检测的ViBe算法改进

目的 目标检测在智能交通、自动驾驶以及安防监控中均有重要的地位,ViBe算法是常用的运动目标检测算法,它主要由背景模型初始化、前景检测、背景模型更新3部分组成,其思想简单,易于实现,运算效率高,但当初始帧有运动目标时,检测结果会出现“鬼影”现象,且易受噪声和光照变化影响,不能适应动态场景。同时,其逐帧逐像素进行前景检测,在计算复杂度方面有较大提升空间。为解决这些问题,提出一种改进的ViBe算法,称为ViBeImp算法。方法 在背景模型初始化时,用多帧平均法给出初始背景,采用该初始背景构建初始背景样本模型。在前景检测过程中,采用背景差分法、帧差法与OTSU算法相结合给出半径阈值的自适应计算方法。同时,根据背景差分法找出运动区域,只对运动区域进行前景判断和模型更新,降低算法的计算复杂度。结果 对25个不同场景视频分别给出ViBeImp算法在初始化背景,自适应半径阈值和计算复杂度方面改进的结果及有效性指标,实验结果表明,与ViBe、ViBeDiff2、ViBeIniR,以及Surendra等算法和高斯混合模型相比,ViBeImp算法对噪声、光照和背景动态变化有较好的鲁棒性,检测结果更完整,且实时性较好。同时,ViBeImp算法将ViBe算法的查准率、查全率以及F1值分别提高了17.98%、11.40%和15.96%。结论 ViBeImp算法采用多帧平均法构建初始背景可有效地消除“鬼影”,并给出半径阈值的自适应计算方法,使ViBe算法更快适应视频环境变化,准确且完整地检测出运动目标,具有较低的误检率和漏检率。该方法克服了ViBe算法对初始背景以及视频环境的依赖,很大程度上提高了运算速度,具有很好的鲁棒性和适用性。     

基于区域相似信息的自适应运动目标检测算法

当视频监控中存在动态背景干扰、鬼影现象和静止目标时,ViBe算法的检测性能较差。针对该问题,提出一种改进的ViBe算法。通过Otsu算法得到图像的动态阈值,提高算法在动态背景中的抗干扰能力,同时结合区域相似度判断鬼影、拖影或静止目标区域,自适应地对不同类别区域像素进行更新抑制。实验结果表明,改进算法在动态背景中表现出良好的鲁棒性,能够有效抑制鬼影以及静止目标产生的拖影,在保证实时性的前提下较原算法检测精度和综合评价指标F值分别提高0.309和0.2,具有更好的检测效果和检测性能。     

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.     

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。     

基于虚拟窗口的自适应车流量检测应用研究

基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.     

基于鬼影判断抑制和局部运动补偿的改进ViBe算法

传统的ViBe算法在检测运动目标时会产生“鬼影”现象,并且对只存在局部运动的目标无法检测出完整的结果。已有的改进算法在克服上述缺陷时没有进行缺陷类型的判断使得在一定程度上降低了算法的性能。因此,针对“鬼影”现象,本文提出先利用边缘相似性进行“鬼影判断”,之后结合三帧差分算法来消除鬼影。针对局部运动目标,本文提出一种结合检测阈值判断的方法,先确定是否存在身体局部运动,之后结合扫描线填充算法对目标进行补偿填充得到完整的运动目标。实验结果表明,本文算法能有效克服“鬼影”及局部运动的缺陷,提高目标检测的效率以及准确性。     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。