【摘 要】
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针对经典的视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法在首帧出现运动目标会引入鬼影以及面对复杂场景表现出检测不佳等问题,提出一种以ViBe算法为基础的改进算法.
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671095)资助
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针对经典的视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法在首帧出现运动目标会引入鬼影以及面对复杂场景表现出检测不佳等问题,提出一种以ViBe算法为基础的改进算法.采用多帧初始化背景模型的方式,为背景模型引入可靠真实的背景样本,从而快速消除鬼影;前景检测阶段,以背景扰动指数衡量背景的扰动程度,出现背景扰动的情形以自增适应因子适当增大分类阈值;对于发生光照突变算法表现敏感问题,采取统计前后帧像素点差异个数判断是否发生光照突变,若发生了光照突变采用当前帧重新初始化背景模型.实验表明,本文算法在抑制鬼影以及适应复杂场景上相比ViBe以及其它算法都有较好的表现.
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