基于加权核范数与3D全变分的背景减除

针对鲁棒主成分分析模型（Robust Principal Component Analysis,RPCA）一般将前景看作背景中存在的异常像素点，从而使得在复杂背景中前景检测精度下降的问题，提出一种基于加权核范数与3D全变分（3D-TV）的背景减除模型。该模型以RPCA为基础，利用加权核范数来约束背景的低秩性，考虑了不同奇异值对秩函数的影响，使其更接近实际背景的秩；然后利用3D-TV来约束前景的稀疏性，考虑了目标在时空上的连续性，有效抑制了复杂背景对前景提取造成的干扰。实验结果表明，与其他4种算法对比，所提模型的F值基本上是最优的，且能准确地分离图像中的背景和前景。