基于改进视觉背景提取算法的运动目标检测

针对经典视觉背景提取算法（visual background extraction algorithm, ViBe）因初始帧存在运动目标易产生鬼影以及对扰动背景适应性差的问题,提出一种改进ViBe算法。利用改进三帧差分法和最小外接矩形定位初始帧运动目标,并通过局部初始化的方法进行鬼影抑制;在背景模型初始化阶段,定义灰度相似函数从时域和空域信息中中等比例选取像素点建立背景模型,增强背景模型的鲁棒性;在前景检测检测阶段,通过平均差法衡量样本集合的离散度,构建自适应分割阈值代替原有的固定分割阈值以适应背景扰动。实验表明,改进算法可以有效抑制鬼影产生并且提高算法在扰动背景下的适应性和检测准确度。     

动态背景下自适应LOBSTER算法的前景检测

目的 前景检测是视频监控领域的研究重点之一。LOBSTER(local binary similarity segmenter)算法把ViBe(visual background extractor)算法和LBSP(local binary similarity patterns)特征结合起来,在一般场景下取的了优良的检测性能,但是LOBSTER算法在动态背景下适应性差、检测噪声多。针对上述问题,提出一种改进的LOBSTER算法。方法 在模型初始化阶段,计算各像素的LBSP特征值,并分别把像素的灰度值和LBSP特征值添加到各像素的颜色背景模型与LBSP背景模型中,增强了背景模型的描述能力;在像素分类阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素在颜色背景模型和LBSP背景模型中的分类阈值,降低了前景中的噪声;在模型更新阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素背景模型的更新策略,提高背景模型对动态背景的适应能力。结果 本文算法与ViBe算法和LOBSTER算法进行了对比实验,本文算法的前景图像比ViBe算法和LOBSTER算法的噪声点大幅较低,本文算法的PCC指标在不同视频库中比ViBe算法提高0.736%7.56%,比LOBSTER算法提高0.77% 12.47%,FPR指标不到ViBe算法和LOBSTER算法的1%。结论 实验仿真结果表明,在动态背景的场景下,本文算法比ViBe算法和LOBSTER算法检测到的噪声少,具有较高的准确率和鲁棒性。     

一种基于改进视觉背景提取算法的前景检测

针对视觉背景提取ViBe算法在前景检测中存在的鬼影现象且长时间难以消除的缺点,提出一种改进的视觉背景提取算法。首先,在视频前n帧序列的帧差法中,引入大津（OTSU）算法求自适应阈值,以分割出更为准确的前景区域;其次,利用去除前景区域的前n帧图像合成一张尽量少的包含前景区域的样本图像;最后利用扩展的邻域范围在合成的样本图像中对模型初始化,并把扩大的范围用在ViBe背景模型更新阶段。该算法与各种经典算法在大量视频库中进行了对比实验,仿真结果表明,改进的ViBe算法能快速消除鬼影对前景检测的影响,前景检测更为准确。     

视觉背景提取算法关键技术研究

针对视觉背景提取(Visual background extractor,ViBe)算法中出现的“鬼影”及复杂场景检测不佳等问题,提出一种改进的ViBe算法。该算法在初始化阶段使用多帧图像的像素值训练背景样本,减少“鬼影”对于检测精度的影响;在前景判断过程中基于像素区域复杂度动调整态分类阈值及匹配阈值以适应复杂场景,减少虚假前景干扰;背景样本更新阶段中使用自适应的时间二次抽样因子减少像素值的错误传播,快速恢复背景样本。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法在“鬼影”抑制及复杂场景适应上均有较好表现。     

一种自适应运动目标检测算法及其应用

针对ViBe算法在动态背景下存在鬼影消除时间长、算法适应性差、前景检测噪声多的问题,本文提出一种基于ViBe算法框架的改进算法.该算法采用鬼影检测法标记第1帧中的鬼影区域,并向位于鬼影区域的背景模型中强制引入背景样本,从而快速抑制鬼影;在像素分类过程中,引入自适应分类阈值,解决全局阈值易受动态噪声干扰的问题;在背景模型更新中,根据像素分类的匹配值来动态决定更新因子,提高算法适应场景变化的能力.定性与定量的对比实验结果表明,本文算法相较于ViBe算法能够有效地检测动态背景下的运动目标,应用于河流漂浮物检测场景中也有较好的效果.     

改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法

针对经典视觉背景提取算法（ViBe）在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化;根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度;根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法中鬼影消除速度慢和固定阈值反映每个像素情况不详细的问题,分别提出了改进帧间差分与ViBe结合算法和自适应阈值的ViBe算法。改进帧间差分法,首先将连续六帧图像进行差分,并通过动态阈值进行校正,进而消除空洞现象,再与ViBe结合来判断鬼影像素。自适应阈值的ViBe算法,将像素值的变化作为像素值的设定依据,使得像素情况被详细的反映出来,进而提高了检测的准确率。实验结果表明,两种改进算法前者使得消除鬼影的速度提高近一倍,后者使得前景检测的准确度平均提高了1.6%。     

基于颜色布局描述子的改进ViBe算法

针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子（CLD）提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。     

面向车流量估计的改进ViBe算法研究*

针对视觉背景提取(Visual Background Extractor,ViBe)算法中出现的“鬼影”、阴影前景和漏检静止目标等问题,提出了一种经过改善的ViBe算法。首先在背景模型初始化阶段,利用改善的平均背景建模法对多帧图像建立初始化背景模型以消除鬼影。接着在前景检测阶段,通过计算运动目标与背景像素间差值消除由于光照所造成的阴影,同时利用直方图相似度检测静止目标。最终在车道设置虚拟线圈检测区以检测各个车道的占用比,从而得出道路的交通情况。试验表明,经过改善后的ViBe算法在抑制“鬼影”出现、检测静止目标和消除阴影三方面有较好的效果,能够准确检测出道路车流量。     

自适应混合高斯建模的高效运动目标检测

目的 如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响，对动态环境的适应能力较弱，获取的目标信息不完整，导致空洞问题的产生。而具有较高完整性的算法复杂度高，运算速度慢，实时性差。为此，本文提出基于自适应混合高斯建模的3帧差分算法。方法 利用3帧差分运算简单、可扩展性强、抗干扰能力好的特性，对视频图像进行目标轮廓的提取。针对3帧差分运算导致目标内部信息提取不完整的问题，采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分，在模型创建之初，通过较快的模型更新速率，增加背景模型的迭代次数，消除物体运动造成的"鬼影"。在背景模型中的干扰信息消除之后，以目标像素及相邻8像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率，实现背景模型的自适应修正，增加目标图像的完整性；同时，通过删除冗余的高斯分布，降低算法复杂度。为进一步确保目标边缘的完整及连续，采用边缘对比差分算法，使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取，以降低背景点的误判率，使边缘信息尽可能地连续、完整。结果 本文算法获取的目标信息完整，且边缘平滑。在提升检测率的同时保证较高的准确率，达到了95.23%，所获目标的完整度提高了28.95%；与传统混合高斯算法相比，时间消耗降低了29.18%，基本达到实时性要求。与基于混合高斯建模的背景差分法（BD-GMM）和基于边缘对比的3帧差分法（TFD-EC）相比，本文算法明显占优。结论 实验结果表明，本文算法可以有效抑制动态环境的干扰，降低算法复杂度，既保证实时性，又具有较好的完整性，可广泛应用于智能视频监控、军事应用、工业检测、航空航天等领域。     

改进的ViBe运动目标检测算法

针对传统ViBe运动目标检测算法提取的目标存在鬼影区域、且有闪烁像素点干扰的问题,提出一种结合Surendra背景更新算法而改进的ViBe算法进行运动目标检测.利用Surendra算法快速更新背景的特点迭代得到纯净背景;对ViBe算法检测前景进行像素标记和鬼影分类判别,去除鬼影像素点和闪烁像素点;输出新的前景.实验表明:该算法可以有效地去除ViBe算法前景检测中的鬼影,并能抑制闪烁像素噪声,获取更精确的前景图像.     

结合三帧差分的ViBe运动检测算法

提出一种以ViBe算法为基础,结合三帧差分思想的运动目标检测算法。利用ViBe算法对每个像素点建模,当前帧和模型得到的差分图与前一帧得到的差分图再进行与运算,之后运用 ViBe 的思想对模型进行实时更新;同时在每一帧添加小波去噪处理,去除图像高频区域。本文算法有效地解决了光照变化对系统的影响,消除了影子问题,去除了闪烁背景点。实验结果表明,本文算法在多种环境下可以准确地提取运动目标,达到更好的鲁棒性。     

基于边缘相似性的背景差鬼影判别方法

背景差视频运动目标检测算法存在的鬼影问题对智能视频监控应用有着严重的影响。通过实验发现鬼影和真实目标的前景差分图像具有不同的边缘相似特性,根据这一特性,定义图像边缘相似性度量函数,提出一种基于边缘相似性的鬼影判别方法。实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有速度更快、适应性更好等优点。     

自适应背景筛选的运动对象检测算法

针对传统帧差法和背景差分法对运动对象检测不准确等不足,提出了一种自适应背景筛选的运动对象检测算法。该算法在采用帧差法构建的背景中标注出原图存在运动对象的区域,筛选当前运动对象区域未被标注且距当前时刻最近的背景与当前帧进行差分,从而提取前景运动目标。与帧差背景结合方法相比,该方法能更好解决因运动对象静止后融入背景建模而导致的检测对象不准确问题,且算法简单,易于实现,满足实时监控要求。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。     

Motion detection with nonstationary background

Abstract. This paper proposes a new background subtraction method for detecting moving foreground objects from a nonstationary background. While background subtraction has traditionally worked well for a stationary background, the same cannot be implied for a nonstationary viewing sensor. To a limited extent, motion compensation for the nonstationary background can be applied. However, in practice, it is difficult to realize the motion compensation to sufficient pixel accuracy, and the traditional background subtraction algorithm will fail for a moving scene. The problem is further complicated when the moving target to be detected/tracked is small, since the pixel error in motion that is compensating the background will subsume the small target. A spatial distribution of Gaussians (SDG) model is proposed to deal with moving object detection having motion compensation that is only approximately extracted. The distribution of each background pixel is temporally and spatially modeled. Based on this statistical model, a pixel in the current frame is then classified as belonging to the foreground or background. For this system to perform under lighting and environmental changes over an extended period of time, the background distribution must be updated with each incoming frame. A new background restoration and adaptation algorithm is developed for the nonstationary background. Test cases involving the detection of small moving objects within a highly textured background and with a pan-tilt tracking system are demonstrated successfully. Received: 30 July 2001 / Accepted: 20 April 2002 Correspondence to: Chin-Seng Chau