【摘 要】
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背景减除技术是视频监控领域的重要技术之一,其从视频中减去背景,从而提取运动前景。近年来,鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis,RPCA）在背景减除领域得到了较好的发展,因此,本文在RPCA的基础上进行研究,同时对推广到高维RPCA的背景减除算法进行探讨,成果如下:（1）提出了一种基于对数秩函数与结构稀疏的背景减除模型。该模型利用分割和索引树动态处理
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背景减除技术是视频监控领域的重要技术之一,其从视频中减去背景,从而提取运动前景。近年来,鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis,RPCA）在背景减除领域得到了较好的发展,因此,本文在RPCA的基础上进行研究,同时对推广到高维RPCA的背景减除算法进行探讨,成果如下:（1）提出了一种基于对数秩函数与结构稀疏的背景减除模型。该模型利用分割和索引树动态处理图像前景,加强了像素之间的外观相似性和空间连续性;并用C（2,1）范数对图像块进行稀疏性约束,加强了前景的结构化稀疏性;最后,利用对数秩函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。实验结果表明,所提算法能有效应对动态背景、目标移动缓慢和相机抖动等问题。（2）提出了一种基于张量核范数与3D-TV的背景减除模型。基于张量RPCA,利用改进的张量核范数对背景进行约束,加强了背景的低秩性,保留了视频的空间信息;然后用3D全变分（3D-TV）对前景进行正则化约束,考虑了目标在时空上的连续性,有效地抑制了动态背景和目标移动对前景提取造成的干扰。实验表明,所提算法有效地提高了前景背景分离的准确度,抑制了复杂天气和目标移动对前景提取的干扰。（3）为进一步提高上述模型（2）的性能,利用1,1,2L范数代替3D-TV对前景进行稀疏约束,加强了前景的管稀疏性和时空连续性,提高了前景提取的精确度。实验表明,所提算法能有效地分离视频中的前景和背景;且从主观和客观两方面看,提出的算法在处理多目标和复杂天气视频时有较大的优势。
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