刘武启，谭钦红，李英杰，刘志豪，郑小楠

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

0 引 言

常用的前景目标提取算法有光流法、帧差法和背景减除法[1-3]。其中背景减除法中视觉背景建模(ViBe)因其较小的计算量、优良的实时性，成为了目前广泛应用的一种前景提取方法[4,5]。ViBe算法利用第一帧就可快速地建立背景模型，极大提高了运算量和实时性[6,7]。但同时ViBe算法仍然存在一定的不足，易产生“鬼影”干扰以及光照变化误检等问题。针对ViBe算法存在的问题，文献[8]提出了一种基于时空梯度特征的解决方案，根据背景的复杂性和变化情况，对判别机制的参数进行自适应调整，有效解决了复杂场景下阴影和“鬼影”的干扰。文献[9]利用帧间信息，引入二次判断策略，提出一种ViBe结合帧间差分法的“鬼影”抑制策略。文献[10]通过统计前景点在整幅图像像素点中所占的比重来判断光照变化情况，从而实现ViBe对光照变化的鲁棒性。

结合以上学者的研究，针对ViBe算法在室内监控场景中的不足，提出一种改进的ViBe算法。首先，针对“鬼影”干扰，本文采用一种外接矩像素直方图对比法，通过对外接矩中目标区域与其相邻区域进行直方图对比消除“鬼影”；其次，针对室内光照变化影响，本文通过邻间帧图像局部区域积分值快速匹配判断光照变化情况，再根据不同光照变化类型采取不同改进策略，提升室内监控场景光照变化鲁棒性。

1 ViBe算法介绍

ViBe算法是比利时列日大学提出的一种高效的前景提取算法，其因实时性好、计算效率高而受到了研究者的广泛关注[11]。……