复杂背景下改进视觉背景提取的前景检测算法

• 作者: 崔智高 方浩 李艾华 王华 石松
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 复杂背景 前景检测 视觉背景提取 鬼影抑制 自适应阈值
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1261-1264
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.069

摘要

针对视觉背景提取模型存在的鬼影抑制效果差、动态背景适应能力不足等问题,提出了一种改进的视觉背景提取模型算法.在模型构建阶段,该算法充分融合时空域信息初始化背景模型,避免了样本的重复选取,提高了鬼影抑制能力;在像素分类阶段,根据背景动态程度,引入自适应距离阈值代替全局固定阈值,增强了模型对动态背景的适应性;在背景更新阶段,对连续多帧判定为前景的像素点进行阈值判断,并及时更新到背景模型,消除了运动背景与静止前景造成的虚影现象.多个公开视频数据的测试结果表明,该算法相比典型算法在复杂背景下检测的准确性和鲁棒性都有了很大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石松		4	29	2.0	4.0