张 杜，陈元枝，邱凭婷

（桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院，广西 桂林 541004）

0 引言

从视频监控数据中提取运动目标是视频分析研究的难点和热点问题之一。而运动目标提取的首要任务是运动目标检测，目前常用的目标检测方法有背景减除法[1]、光流法[2]和帧间差分法[3]3种。背景减除法运用最广泛，2009年，BARNICH O等人提出一种新的背景减除算法——ViBe算法。该算法的优点[4]是计算量小、速度快，但由于利用可能含有运动物体的视频帧初始化背景模型，易引入拖影（Ghost）区域[5-6]。本文基于ViBe算法结合Canny算子及形态学图像处理等技术，克服了ViBe算法前景检测中出现鬼影和阴影的不足，可以更实时、快速、准确地提取运动目标。

1 ViBe算法

1.1 ViBe算法简介

ViBe算法属于像素域背景建模的前景检测算法，但该算法与其他传统背景建模前景检测算法不同，主要区别在于背景模型的建立和背景更新策略[7]。

1.2 背景模型的建立

ViBe算法的背景模型建立工作是在第1帧完成的。首先，设视频图像中任一像素点A坐标为（x，y），在其邻域内随机选取N个像素点组成一个样本集合 B={v1，v2，…，vn}，构建背景模型，待测的像素点通过与模型中像素样本值的比较来判断是否属于背景像素点。其实质就是分类的问题，ViBe算法中采用了二维空间中的欧式距离来解决像素点的分类，具体方法是在以待测像素点为圆心，建立一个以R为半径的圆。如图1所示，背景模型中落在圆内的像素点个数大于设定的阈值时，就将该像素点分类为背景像素。……