结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法

发布时间：2018-12-17 10:57

【摘要】：针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional W4 background model algorithm can not eliminate the shadow of moving target, an effective shadow cancellation algorithm for moving target detection is proposed. Firstly, given the background initial frame, the minimum gray value, the maximum gray value and the maximum difference between adjacent frames of each pixel are calculated by the traditional W4 algorithm. Secondly, the maximum gray value and the minimum gray value of each pixel are weighted linearly. Then combined with the improved LBP texture features which can resist the influence of shadow, the idea of similar to the mixed Gao Si background model is used to extract multiple moving target detection background models. In order to achieve the real-time requirement, the LBP texture can be reduced and the amount of computation is reduced. Experimental results show that the proposed algorithm is more effective than the similar algorithms in removing the influence of shadow on moving target detection and meets the requirement of real-time.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61374047,No.60973095)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2384104