复杂背景下改进视觉背景提取的前景检测算法

发布时间：2018-04-25 22:11

  本文选题：复杂背景 + 前景检测　； 参考：《计算机应用研究》2017年04期

【摘要】：针对视觉背景提取模型存在的鬼影抑制效果差、动态背景适应能力不足等问题,提出了一种改进的视觉背景提取模型算法。在模型构建阶段,该算法充分融合时空域信息初始化背景模型,避免了样本的重复选取,提高了鬼影抑制能力;在像素分类阶段,根据背景动态程度,引入自适应距离阈值代替全局固定阈值,增强了模型对动态背景的适应性;在背景更新阶段,对连续多帧判定为前景的像素点进行阈值判断,并及时更新到背景模型,消除了运动背景与静止前景造成的虚影现象。多个公开视频数据的测试结果表明,该算法相比典型算法在复杂背景下检测的准确性和鲁棒性都有了很大提高。
[Abstract]:An improved visual background extraction model algorithm is proposed to solve the problems of poor ghost suppression and insufficient dynamic background adaptation in the visual background extraction model. In the stage of model construction, the algorithm fully integrates space-time domain information to initialize the background model, avoids the repeated selection of samples, and improves the ability of ghost image suppression. In the pixel classification stage, according to the dynamic degree of background, The adaptive distance threshold is introduced to replace the global fixed threshold, which enhances the adaptability of the model to the dynamic background. The virtual shadow caused by moving background and static foreground is eliminated. The experimental results of several open video data show that the proposed algorithm is much more accurate and robust than the typical algorithm in complex background.
【作者单位】： 火箭军工程大学502教研室;天津津航技术物理研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61501470)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1803196