【摘 要】
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视觉背景提取算法(ViBe)利用第一帧图像对背景模型进行初始化,很容易产生鬼影现象。由于ViBe使用固定的分割阈值来实现前景和背景的分割,对于高度动态的背景,ViBe的检测会产生很多的误检测。针对这些问题,本文提出了一种改进的"鬼影"抑制和自适应视觉背景提取算法。首先,利用像素的时间与空间信息,在视频序列的奇数帧中,利用一定组合的历史像素对背景模型进行初始化。其次,利用背景样本集与邻域像素相结合确
【出 处】
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Journal of Central South University
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视觉背景提取算法(ViBe)利用第一帧图像对背景模型进行初始化,很容易产生鬼影现象。由于ViBe使用固定的分割阈值来实现前景和背景的分割,对于高度动态的背景,ViBe的检测会产生很多的误检测。针对这些问题,本文提出了一种改进的"鬼影"抑制和自适应视觉背景提取算法。首先,利用像素的时间与空间信息,在视频序列的奇数帧中,利用一定组合的历史像素对背景模型进行初始化。其次,利用背景样本集与邻域像素相结合确定背景的复杂度,得到自适应的分割阈值。然后,根据背景的复杂程度调整更新率。最后,对检测结果进行后处理,以
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