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...
1. VIBE算法 传统的 Vi Be 算法使用的是视频图像的首帧图像进行背景模型的初始化,对于视频图像中的每一个像素点的 8 邻域中随机选择某一个像素点的值作为其背景模型样本值,同时也随机的更新其邻域像素点的模型样本值,这样使得背景模型的建立过程得到了简化,很大的提高了算法的实时性。但是该算法也存在着一些问题...
根据邻域像素具有相似临时分布的原理,Vibe 在邻域内传播背景样本。这种邻域传播机制保证了算法的空间一致性,且能有效恢复出被前景覆盖的背景区域。
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...
算法官网: http://www.telecom.ulg.ac.be/research/vibe/ 1. 一般背景提取算法存在的问题 前文提到的帧间差分法、背景差分法中存在若干问题如下: 对于环境变化的适应并不友好(如光照的变化造成色度的变化); 相机抖动导致画面抖动 物体检测中常出现的Ghost区域; ...
Vibe算法是一种基于背景更新的前景检测算法,其原理是通过提取像素点(x, y)周围的像素值及以前的像素值建立像素点的样本集,然后再将另一帧(x,y)处的像素值与样本集中的像素值进行比较,如果其与样本集中的像素值的距离大于某阈值的话,则认为该像素点为前景像素点,否则为背景像素点。 在原文https://ieeexplore....
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(...
ViBe算法是由OlivierBarnich和MarcVanDroogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型,通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景,可以细分为三个步骤:第一步,初始化单帧图像中每个像素点的背景模型。假设每一个像素和其邻域像素的像素值在空域上有相似的分布。基于这种...