【摘 要】
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由于传统的vibe前景检测算法存在无法消除鬼影、受动态背景变化影响较大的问题,本文对传统的vibe算法进行改进。vibe算法是通过视频第一帧初始化背景模型,但是当第一帧当中包含前景目标时,鬼影将伴随着模型的初始化而产生。vibe算法没有对鬼影做任何处理,导致vibe算法需要花费很长时间才能消除鬼影。针对传统vibe算法中出现鬼影问题,只需在vibe算法前景检测之前先获取相对真实的背景在将真实的背景
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由于传统的vibe前景检测算法存在无法消除鬼影、受动态背景变化影响较大的问题,本文对传统的vibe算法进行改进。vibe算法是通过视频第一帧初始化背景模型,但是当第一帧当中包含前景目标时,鬼影将伴随着模型的初始化而产生。vibe算法没有对鬼影做任何处理,导致vibe算法需要花费很长时间才能消除鬼影。针对传统vibe算法中出现鬼影问题,只需在vibe算法前景检测之前先获取相对真实的背景在将真实的背景用来初始化背景模型。因此本文首先通过三帧差分法得到差分图像,根据直方图当中有明显的双峰特性使用大津分割,
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