魏 伟 朱栋华

(沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168)

基于像素自适应分割背景建模的鬼影去除算法

魏 伟 朱栋华

(沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168)

针对基于像素的自适应分割检测算法在建立背景模型时容易产生鬼影的问题,根据背影视觉提取算法中相邻像素点拥有相近像素值的空间分布特性,将待定的前景像素值与邻域像素值的差值通过加权比较其与自适应阈值的大小,来确定该像素点是前景像素点还是鬼影像素点。若为鬼影像素点则判定为背景像素点,并更新其背景模型。通过对前景像素点的二次判断,达到迅速去除鬼影的目的。实验结果表明,改进后的算法相比于原算法能更快速地去除鬼影。

鬼影去除;像素自适应分割;背景建模;运动目标检测

1 引 言

运动目标检测算法[1]可以对视频中感兴趣的目标进行实时的检测、识别,是进行视频后续智能处理的重要依据。通过检测可以将运动目标从视频序列的图像背景中分离出来,能否准确地检测出监控场景中的运动目标直接影响后续目标跟踪和行为分析等的效果。因此,作为计算机视频处理基础环节的运动目标检测具有非常重要的意义。

基于像素的自适应分割(Pixel-Based Adaptive Segmenter,PBAS)检测算法[2]是Hofmann等在2012年提出的。该算法结合样本一致性背景建模(Sample Consensus,SACON)和视觉背景提取(Visual Background Extractor,VIBE)两种算法的优势,并进行了一些细微的改进,在检测性能上优于SACON和VIBE。但PBAS算法在背景建模初期容易产生鬼影,虽然原算法利用变参数的更新率进行调节,但效果并不明显。……