【摘 要】
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针对基本ViBe算法在进行移动目标检测时存在“鬼影”现象的问题,文中分析产生“鬼影”现象的原因,并提出一种改进ViBe算法的移动目标检测方法.改进ViBe算法在进行初始化时,初始背景模型的建立方式由基本ViBe算法从待检测视频序列第一帧每个像素点的8邻域随机抽取N个像素样本点,改变为从待检测视频序列前4帧每帧图像像素点的24邻域随机抽取5个像素样本点.改进后的初始化方式扩大了抽取像素样本点的范围,减轻了移动目标存在于待检测视频序列第一帧时的影响.为检验文中改进ViBe算法的效果,在highway数据集、p
【机 构】
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粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南 郑州 450001;郑州市机器感知与智能系统重点实验室,河南 郑州 450001;河南工业大学 电气工程学院,河南 郑州 450001;粮食信息处理与控制教育
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针对基本ViBe算法在进行移动目标检测时存在“鬼影”现象的问题,文中分析产生“鬼影”现象的原因,并提出一种改进ViBe算法的移动目标检测方法.改进ViBe算法在进行初始化时,初始背景模型的建立方式由基本ViBe算法从待检测视频序列第一帧每个像素点的8邻域随机抽取N个像素样本点,改变为从待检测视频序列前4帧每帧图像像素点的24邻域随机抽取5个像素样本点.改进后的初始化方式扩大了抽取像素样本点的范围,减轻了移动目标存在于待检测视频序列第一帧时的影响.为检验文中改进ViBe算法的效果,在highway数据集、pedestrians数据集和Views_001数据集上进行验证.移动目标检测结果表明,与基本ViBe算法相比,文中提出的改进算法能够加快消除“鬼影”现象的速度,移动目标检测的效果更好.
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