ViBe算法是一种可以通用的背景建模算法,能适用于很多动态变化的场景中。本文将ViBe算法引入到红外视频运动目标检测中。 1 ViBe背景建模算法 ViBe算法创新地运用随机过程的思想,背景建模及更新都采用随机的策略为每个背景像素点建立样本集合,是一种无参的像素级背景建模的算法。 1.1 背景像素建模及分类
上图中比较了ViBe改进前后算法的效果。 a. 红外图像的原图像; b. 真实前景背景图像; c. ViBe算法的分割蒙版; d. ViBe+算法的分割蒙版; 4. 适应距离测量与阈值化 在文章《ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences》中,ViBe算法的作者称该方法是基本是无参的,对此我们可以理解成...
改进之后的ViBe算法不再受光照变化的影响,依然可以检测到运动目标,大大提高了ViBe算法在光照变化时的目标检测准确率。 4结论 将ViBe算法与帧差法融合在一起,根据阈值判断当前帧图像是否发生了光照变化来决定最终目标检测结果的算法,在监控视频中有光照变化的情况下依然可以检测到近乎完整的目标。但是ViBe算法还存在对阴...
基于改进vibe的车辆目标检测算法 基于改进vibe的车辆目标检测算法 传统VIBE算法在车辆检测中存在背景误更新、阴影干扰和运动模糊等问题。针对复杂交通场景的检测需求，我们提出三项核心改进方案：动态背景更新机制融合多帧差分法，形态学处理与HSV色彩空间结合的阴影抑制模块，基于光流法的运动补偿策略。动态背景更新机制通过...
摘要:针对传统ViBe算法在动态目标检测过程中出现鬼影的问题,提出一种改进ViBe算法。利用连续多帧图像代替原有单帧图像进行与、或运算获取背景模型;加入Otsu算法,计算ViBe算法和Otsu算法的前景置信度,并对Otsu算法前景置信度设置衰减因子,双重判定并计算图...
本文分别针对ViBe算法的光照突变不敏感及背景高频扰动问题进行了改进,以下为改进后算法的流程图。 1.2光线突变问题 ViBe算法是一种通用的前景检测方法。对于环境中光线突变的问题,算法没有相应的解决方法。图像的明亮程度是图像的颜色空间信息,该算法只讨论了随机概率下像素之间的时空关系,所以对于光线的突然改变,算法表现...
基于ViBe算法的改进背景减去法① 严红亮,王福龙,刘志煌,沈士忠 (广东工业大学应用数学学院,广州510520) 摘 要:ViBe背景减去算法基于RGB色彩空间对像素进行处理,在光照突然改变的情况下,会造成大面积的背 景误判为运动前景;同时会将场景中的运动背景大量的误检为前景.针对上述问题,本文提出一种结合( ...
针对视觉背景提取ViBe算法消除鬼影时间长、对动态场景适应性弱、对光线变化敏感等问题,提出一种适应性强的改进算法。在背景模型初始化时,通过对多帧图像随机选取像素点并累加判断后,形成与实际吻合度达86.78%的背景模型;提出衡量背景动态程度因子,根据其值获取图像的自适应聚类、更新阈值,提高了算法在动态背景下的检测精...
问题,本文提出了Lab颜色空间下的Vibe运动目标检测算法。首先对CIE1976Lab色差公 式进行改进,降低了亮度差在色差公式中的权重,将其用于像素点和背景模型的匹配,实 验表明改进后的色差公式可以较好的适应光照突变、去除阴影。然后,利用像素间的空间 一致性,对检测结果进行修正,提高了算法的抗噪性,使检测出来的运动区域...
摘要:在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算法的运动目标检测算法,能有效地降低动态背景对检测结果造成的影响。最后,利用全局运动补偿算法将改进的ViBe算法应...