视觉背景提取算法关键技术研究

发布时间：2018-10-14 12:58

【摘要】：针对视觉背景提取(visual background extractor,Vi Be)算法中出现的鬼影及复杂场景检测不佳等问题,提出一种改进的Vi Be算法。该算法在初始化阶段使用多帧图像的像素值训练背景样本,减少"鬼影"对于检测精度的影响;在前景判断过程中基于像素区域复杂度动态调整分类阈值及匹配阈值以适应复杂场景,减少虚假前景干扰;背景样本更新阶段中使用自适应的时间二次抽样因子减少像素值的错误传播,快速恢复背景样本。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法在鬼影抑制及复杂场景适应上均有较好表现。
[Abstract]:Aiming at the problems of ghosts and complex scene detection in visual background extraction (visual background extractor,Vi Be) algorithm, an improved Vi Be algorithm is proposed. In the initialization stage, the pixel value of the multi-frame image is used to train the background samples to reduce the influence of the "ghost" on the detection accuracy. In the process of foreground judgment, the classification threshold and matching threshold are adjusted dynamically based on the complexity of pixel region to adapt to the complex scene and reduce the false foreground interference. In the updating stage of background samples, adaptive time quadratic sampling factor is used to reduce the error propagation of pixel values, and the background samples are recovered quickly. The experimental results show that compared with the traditional algorithm, the improved algorithm has better performance in ghost suppression and complex scene adaptation.
【作者单位】： 西安邮电大学电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61136002) 西安市科技发展计划资助项目(CXY1440(10))
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2270524