实时性能：ViBe算法是一种基于像素的自适应建模方法，不需要预先训练复杂的模型参数。因此，在实时运动目标检测任务中，ViBe算法能够提供较高的处理速度和实时性能。鲁棒性：ViBe算法能够适应不同场景和目标的变化，对于光照变化、阴影和背景干扰等因素具有较好的鲁棒性。综上所述，ViBe算法是一种基于像素的运动目标检测算...
通常,如果两个强度值之差小于20,ViBe算法认为它们是相近的。在文章《Evaluation of background subtraction techniques for video surveillance》中,作者建议在ViBe算法中用一个与模型样本中相关的阈值,这样会更好的处理伪装前景点。因此我们计算模型样本的标准偏差σ,并将其定义一个匹配阈值为0.5×σ,设定在整数范围[20...
首先使用 Vi Be 算法初始化背景模型,然后将第k帧的图像与第k+1 帧的图像进行差分运算,得到差分后的图像I1,对当前帧的第k帧和第k+1 帧使用传统的 Vi Be算法进行前景提取获得图像I2,然后将图像I1与图像I2进行与操作获得前景图像I3,最后将图像I3与图像I2进行差分计算,如果差分计算结果为 0,则表示前景目标中...
VIBE算法opencv 一、概述 2009 年,Marc Van Droogenbroeck 等人提出了一种新的背景建模法: Vibe(Visual Background Extractor)算法。Vibe 是一种通用的运动目标检测算法,对于视频流类型、颜色空间、场景内容没有特定要求。首次将随机选择机制引入到背景建模中,通过随机选择样本估计背景模型的方式描述实际场景的随机波动性...
Vibe算法是一种目标检测算法，简单来说，就是要在图像或者视视频中把特定的目标找出来。它的理论基础来源于计算机视觉领域的的一些研究成果。这个算法发展起来也是经过了不少阶段呢。最初，，人们想要更高效地检测目标，传统的方法有些复杂而且效率不高。。Vibe算法就像是一个聪明的小侦探，它基于像素样本的思想发展...
1. 算法原理 帧间差分法是将视频流中相邻两帧或相隔几帧图像的两幅图像像素值相减,并对相减后的图像进行阈值化来提取图像中的运动区域。 若相减两帧图像的帧数分别为第k帧, 第(k+1)帧,其帧图像分别为 差分图像二值化阈值为T,差分图像用D(x, y)表示,则帧间差分法的公式如下: ...
VIBE:一种通用的视频帧序列背景去除算法 论文:ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences 作者:Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck 一、初始化像素空间背景模型 1、选择第一帧图片初始化空间背景模型 2、对于第一帧图片中的每个像素v(x))建立空间背... ...
ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性。 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的过程,一般的检测算法需要一定长度的视频序列...
从这三个问题出发,解释Vibe算法。 1,背景模型是什么?模型是怎么工作的? Vibe使用点序列(像素值)来描述每一个像素的背景模型。 M(x)={v1,v2,⋯,vN} 其中M(x)为背景模型,vi为采样值,N为点序列的长度。输入点的像素值v(x)与M(x)中的采样值vi相比较,如果在颜色空间上的距离小于指定参数Dt,就认为v(...