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...
Vibe算法优化了背景模型中的相似度匹配算法; 关于运算效率的比较,《背景建模–Vibe 算法优缺点分析》中做了实验:为了得到最佳样本数量N值,分别选取N为5、15、20、25进行了实验对比:结果如图所示: 实验结果表明,N取20、25时,检测结果理想;考虑计算负载,N取20最优。与混合高斯的3-5个高斯模型的计算匹配比较,基于2...
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...
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法 像素点都有一个对应的背景值,在一段时间内,这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列,找出图像中每一点的背景值。背景提取有很多算法。针对静止摄像机的帧间差分法、高斯背景差分法、ViBe...差分法》 《帧间差分法和背景建模法...
ViBe算法详解: 1、模型工作原理:背景物体就是指静止的或是非常缓慢的移动的物体,而前景物体就对应移动的物体。所以我们可以把物体检测看出一个分类问题,也就是来确定一个像素点是否属于背景点。在ViBe模型中,背景模型为每个背景点存储了一个样本集,然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点。
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...
由于ViBe算法是针对摄像机静止情况下的运动目标检测,并不适用于摄像机运动的情况,会产生大量的前景点,但是利用LK光流法通过连续两帧计算每个像素点的运动向量,并使用该运动向量对前一帧图片进行运动补偿,然后通过帧间差分法得到初始运动目标检测结果和利用IViBe算法对结果进行“与”处理,从而可以得出最终的运动目标检测结...
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...
摘要: 针对ViBe算法第一帧图像中含有运动的目标时容易引入“鬼影”及不能完整提取前景目标的问题,在原算法的基础上融合帧间差分法、Canny边缘检测,采用中值滤波、形态学算子进行后处理。实验结果表明,本文算法能很快消除“鬼影”,并能比较完整地提取出红外运动目标。