【摘 要】
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针对视觉背景提取算法(ViBe)中出现的鬼影问题、不能很好适应背景高频扰动和摄像机抖动问题以及由于采用空间邻域扩散机制引起背景更新错误问题,提出一种改进的视觉背景提取
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401474)
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针对视觉背景提取算法(ViBe)中出现的鬼影问题、不能很好适应背景高频扰动和摄像机抖动问题以及由于采用空间邻域扩散机制引起背景更新错误问题,提出一种改进的视觉背景提取算法。该算法结合视觉显著性判断背景模型中存在的鬼影目标,通过判断背景模型中每个像素点的鬼影程度,结合模糊准则自适应改变时间子采样因子,加快消除鬼影的速度;通过建立一个闪烁程度矩阵,判断背景高频扰动程度来设置自适应匹配阈值,加入小目标丢弃和空洞填充策略;统计前景像素24邻域区域的像素点个数,判断前景像素点是否为摄像机抖动或者背景更新错误引起的噪点,提高算法的稳健性。结果表明,改进后的算法可以很好地弥补经典ViBe算法的不足,准确率与识别率等指标均大大提升。
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