基于背景建模運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，它通過(guò)圖像處理的方法對(duì)圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息進(jìn)行解析，具有一定的智能性，在智能視頻監(jiān)控、智能交通、人機(jī)互動(dòng)、動(dòng)作識(shí)別、物體追蹤、行為理解、精準(zhǔn)制導(dǎo)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。目前主要有基于光流、基于幀間差分、基于背景建模三大類運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，其中基于背景建模的方法采用背景模型建立、像素點(diǎn)分類以及背景模型更新三個(gè)重要步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，具有更多的建模方式，較多可利用的特征值，并且可隨

2、著背景模型的更新能夠不斷適應(yīng)場(chǎng)景中的變化。這些特性使得基于背景建模的目標(biāo)檢測(cè)算法成為該領(lǐng)域的重要研究方向之一。
　　ViBe(visual background extractor)算法利用鄰域像素的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行建模及模型更新，可有效地利用空間相關(guān)信息，是一個(gè)適用性廣、建模速度快、魯棒性好的基于背景建模目標(biāo)檢測(cè)算法。但該算法在應(yīng)用中還存在一定的局限性，例如動(dòng)態(tài)場(chǎng)景存在晃動(dòng)點(diǎn)、初始化幀中存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)等情況下檢測(cè)性能下降。本文重點(diǎn)研究V

3、iBe算法，旨在提高該算法在特殊復(fù)雜場(chǎng)景下的適用性和有效性，所做的主要工作有：
　?。?）提出多幀初始化的ViBe改進(jìn)算法，其利用像素及其鄰域點(diǎn)的特征值統(tǒng)計(jì)集中區(qū)域的中值建立模型，并改進(jìn)其背景模型的更新策略。解決了當(dāng)場(chǎng)景中存在因樹枝晃動(dòng)、水面波動(dòng)等造成晃動(dòng)點(diǎn)時(shí)，ViBe算法會(huì)出現(xiàn)大量誤檢的問(wèn)題。通過(guò)在canoe多個(gè)等動(dòng)態(tài)背景數(shù)據(jù)集上的測(cè)試，表明改進(jìn)算法有效降低了誤檢率，提高了檢測(cè)效果。
　　（2）提出具有監(jiān)督的檢測(cè)算法SVi