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。     

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。     

改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法

针对视觉背景提取模型对动态场景适应性不强、运动目标检测精度低等问题,提出一种改进的视觉背景模型算法.在模型建立与初始化阶段,采用按序抽取的方法将像素点本身信息加入到背景模型中,形成邻域背景模型,降低复杂场景对模型的影响;在前景检测阶段,结合像素点的空间邻域信息自适应地获取分割阈值,减少各类复杂场景对检测结果的干扰,提高运动目标检测的精度;在背景更新阶段,根据场景复杂度动态地调整模型的更新周期与更新方式,使得模型能够有效地消除虚影与背景噪声的影响,增强模型对复杂场景的适应性与鲁棒性.与典型算法进行对比的实验结果表明,该算法具备较高的检测精度,适用于动态场景中的运动目标检测.     

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。     

复杂背景下改进视觉背景提取的前景检测算法

针对视觉背景提取模型存在的鬼影抑制效果差、动态背景适应能力不足等问题,本文提出了一种改进的视觉背景提取模型算法。在模型构建阶段,该算法充分融合时空域信息初始化背景模型,避免了样本的重复选取,提高了鬼影抑制能力;在像素分类阶段,根据背景动态程度,引入自适应距离阈值代替全局固定阈值,增强了模型对动态背景的适应性;在背景更新阶段,对连续多帧判定为前景的像素点进行阈值判断,并及时更新到背景模型,消除了运动背景与静止前景造成的虚影现象。多个公开视频数据的测试结果表明,本文算法相比典型算法在复杂背景下检测的准确性和鲁棒性都有了很大提高。     

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。     

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。     

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。     

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,...     

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...     

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。     

一种融合ViBe与多特征提取的微动目标检测算法

为实现前景微动目标的准确提取,克服提取过程中的高误检率等难题,对CbCr分量、RGB和SILTP特征建立背景模型,提出一种融合多特征的ViBe背景建模改进算法。首先引入LBSP算子,改进LBP-TOP纹理编码方式,利用得到的纹理特征计算当前帧的时/空域前景概率,从而建立起接近真实背景的CbCr背景模型;然后结合局部像素复杂度和3种特征的变化情况改进ViBe判别与更新方法,利用背景减除和形态学处理得到完整的前景目标进行背景替换。实验结果表明,所提算法能有效分割视频图像中的微动目标并实现背景替换。     

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。     

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。     

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%。