论文部分内容阅读
针对复杂交通场景中背景提取和更新的前景目标密度大、走走停停和照明强度突变等难题，提出基于层次信息综合（LISM）的自适应背景模型。首先对像素建模，通过分析稳定状态判别参考背景；然后提出方向不变局部二值模式（RELBP），用其分析参考背景区域的纹理特征，再通过纹理聚类获取背景并更新模型参数；最后处理帧级的场景整体变化，用改进的直方图修正（HM）算法解决光照突变引起的背景失效。实验表明，本文提出的算法比已有方法能更好地适应复杂交通场景。