運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤算法.pdf

1、本文研究了目前幾種流行的目標(biāo)檢測算法和目標(biāo)跟蹤算法.從目標(biāo)檢測與跟蹤算法的技術(shù)難點(diǎn)出發(fā)，分析得到幀間差分法和背景差分法能達(dá)到實(shí)時運(yùn)行檢測，然而這兩種方法都存在不足，需要加以改進(jìn).在背景差分法基礎(chǔ)上，Olivier Barnich等人提出了一種快速的ViBe算法.
　　ViBe算法是一種有效的背景差分算法，適合一些靜態(tài)場景下的目標(biāo)檢測，但是對一些場景變化依舊很敏感，特別是在光照的突然改變時，ViBe算法會將大面積的背景像素點(diǎn)誤判為前

2、景點(diǎn).這主要是因?yàn)閂iBe算法是基于RGB色彩空間對像素點(diǎn)進(jìn)行判別的，然而像素的RGB值在亮度改變時也會發(fā)生改變.為此本文做出改進(jìn)，將色彩空間改為(r，g，I)，增加了一項(xiàng)光照強(qiáng)度條件，降低了算法對于光照改變的敏感度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在光照突然變化時對前景的提取更加完整，大大減少了誤判的背景點(diǎn)，并且隨著時間推移檢測越來越準(zhǔn)確.
　　ViBe算法是用第一幀建立背景模型并初始化，雖然加快了運(yùn)行速度，但是造成了對一些特定場景的不適

3、用性.如果在第一幀場景中包含運(yùn)動目標(biāo)，由于ViBe算法建立的背景模型不準(zhǔn)確，直接導(dǎo)致目標(biāo)在初始位置留下影子;而且ViBe算法中背景模型更新間隔長，對于快速運(yùn)動的目標(biāo)會產(chǎn)生重影現(xiàn)象.針對這兩個問題，本文利用三幀差分處理影子問題的優(yōu)勢，提出一種結(jié)合三幀差分思想的ViBe算法.當(dāng)前幀和背景模型得到的差分圖與前一幀得到的差分圖再進(jìn)行與運(yùn)算，之后運(yùn)用ViBe的思想對模型進(jìn)行實(shí)時更新.
　　通過實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)算法在多種場景下都可以準(zhǔn)確地識別并