基于Σ-Δ背景估计的运动目标检测算法

为解决视频序列在复杂环境下,针对运动目标检测中存在噪声、光线变化及非目标物局部运动等影响目标检测精度的问题,利用Σ-Δ背景估计建立背景模型,用Kalman滤波背景估计对当前背景模型进行补偿校正,将两者进行结合建立稳定的背景模型,产生与实际背景模型相似的背景图像,使用背景减除法提取出运动目标。提出一种基于Σ-Δ背景估计的视频序列运动目标检测方法。实验结果表明,所提算法能抑制非目标物的影响,对缓慢变化的光线具有一定的适应能力,与其它算法相比,本文算法能较完整提取运动目标,具有较高的Precision、F1和Similarity指标,且具有较强的鲁棒性和自适应性。