面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

融合帧间差分法和ViBe的运动目标检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法中经常出现的"鬼影"现象,提出一种融合帧间差分法和ViBe算法的运动目标检测算法。首先采用帧间差分法和ViBe算法对视频序列连续三帧分别做运动目标检测;然后对两个相互独立的检测结果进行逻辑运算并更新背景模型;最后对运算结果依次执行开运算、闭运算,从而得到准确的运动目标区域。选择3种常见环境下的视频序列进行试验研究,结果表明我们提出的这种算法可以有效去除"鬼影",具有良好的鲁棒性和实时性。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

一种改进的ViBe运动目标检测算法

为抑制传统ViBe算法在检测运动目标时产生的"鬼影",提高监控视频运动目标检测的准确性,提出了一种改进的ViBe运动目标检测算法。该算法采用连续相邻的多帧图像序列代替传统ViBe算法中第一帧图像,构建背景模型,从根源上解决传统ViBe算法在运动目标检测中存在的"鬼影"问题。利用Canny边缘检测算子和形态学运算相结合的方式准确完整的提取运动区域,降低算法的复杂度且减少运动区域的提取时间。提出一种背景模型更新策略判定条件,提高背景模型的质量,消除高频扰动对运动目标检测的影响,从而实时保证运动目标检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明:经过4种算法的对比,改进的ViBe算法能够有效的抑制鬼影,且在高频扰动的情况下能较好的适应动态背景,显著提高运动目标检测的准确性。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

一种改进的ViBe鬼影抑制算法

为了提高交通监控的准确性,针对传统ViBe算法存在鬼影问题,提出了一种V-ViBe算法的改进方案。该算法利用连续的图像序列代替单帧图像,构造出"虚拟"背景图像,改进了传统ViBe算法初始背景模型建立方法。利用形态学相关知识消除干扰目标,使检测目标更加完整。实验表明:V-ViBe算法从第一帧即可有效消除鬼影对目标车辆检测的影响,在不改变ViBe算法优势的前提下,显著提高了检测的准确性。     

一种能快速抑制鬼影及静止目标的ViBe改进算法

ViBe算法存在鬼影和静止目标问题,这些问题给目标检测带来误差,需要快速有效地抑制。文章在原始ViBe算法基础上,先通过比较局部区域的背景模型像素值方差和新来帧该区域的像素值方差的大小来判断该区域存在鬼影还是静止目标,存在则进行抑制,然后采用不同的策略更新鬼影区域和静止目标区域的背景。实验结果中,改进算法仅用15帧就可以完全抑制鬼影,仅用20帧就能完全抑制静止目标,而原始ViBe算法完全抑制鬼影需要108帧且抑制静止目标能力有限。实验结果表明,对于普通的以及背景较为复杂的监控场景,文中改进算法可行、有效。     

一种鬼影及边缘传播抑制的ViBe目标检测算法

针对在目标运动检测中ViBe算法容易产生鬼影、缓慢移动的目标容易融入背景样本模型等问题,提出一种改进的ViBe算法,首先在使用ViBe算法检测到运动目标后,利用迭代自组织分析算法的阈值分割来进行鬼影判别;其次利用改进的Canny算子获得图像的边缘特征,当ViBe算法在更新目标边缘的背景样本模型时不对其邻域的样本模型进行更新,从而使得缓慢移动的目标融入背景样本模型的时间得以延长;最后通过形态学处理获得完整的运动目标.实验结果表明,与传统ViBe算法相比,本文算法在有鬼影的情况下能更快获得较高的检测准确率,在有缓慢移动目标的情况下准确率的下降时间更晚.     

融合两帧差分法的改进视觉背景提取算法

针对视觉背景提取(Visual Background Extractor, ViBe)算法在运动目标检测过程中容易受到噪声干扰的问题,将两帧差分法融入ViBe的前景检测阶段,提出一种融合两帧差分信息的改进ViBe算法(ViBe with two-frame differencing, ViBe-TD)。首先,设计单阈值形ViBe(single-threshold form of ViBe, S-ViBe)检测,为信息融合做准备;其次,基于逻辑斯蒂(Logistic)回归模型,实现像素点上两帧差分和S-ViBe检测信息的融合;最后,综合两类检测信息完成前景像素点的判定。实验结果表明,ViBe-TD算法在4种不同场景视频上的检测效果达到了0.932的平均精确率,0.785的平均召回率以及0.842的平均F1值。与原算法相比,ViBe-TD算法的各项指标平均有0.158的提高,具有良好的检测效果。     

参数自适应去阴影前景目标检测算法

针对前景目标检测中出现的对动态背景适应力不佳、受鬼影及阴影干扰严重的问题,提出一种改进的视觉背景提取(ViBe)算法.首先,通过像素点的动力学模型和闪烁程度来衡量场景的动态程度,并以此自适应更新像素分类和背景模型中的关键参数;然后,利用鬼影的视觉显著性和静止不动的特点,快速找出并消除隐藏在背景模型中的鬼影像素;最后,针对在HSV颜色空间下创建的阴影候选区域,结合移动阴影的纹理不变性,使用LBSP纹理特征进行检测并去除阴影部分.实验结果表明:本文算法的前景检测准确度与错误分类率都要优于经典算法,适用于多种场景下的前景目标检测.     

基于帧间差分的ViBe运动目标检测

针对光线变化时现有前景检测方法易将背景检测为运动目标、形成大片阴影的问题,本文利用帧差法对光线变化的不敏感性,对基于ViBe的背景建模、前景检测算法进行改进。结合帧间差分的ViBe前景检测方法包括背景初始化、背景模型更新及后期图像处理三个模块。该方法在更新背景模型时,加入了帧间差分判别多阈值比较,并依据帧间差分的结果对背景更新率进行动态调整,最后对背景建模后的检测结果进行形态学处理,针对大的噪点进行轮廓提取及判定,最终检测出运动目标。针对不同条件下监控视频的试验结果表明,本文方法初始化速度快、实时性好,有效地抑制了由于光线干扰形成的大片鬼影区域。     

融合混合高斯模型的改进的Vibe算法

针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权值与Vibe随机取样概率相结合进行背景更新,将得到的运动目标进行形态学处理,使运动目标更加清晰;最后,在YCb Cr颜色空间进行阴影消除。实验结果表明,改进后的Vibe算法不仅能够有效地去除鬼影,并且在消除阴影与噪声方面取得了良好的效果。     

基于Vibe和三帧差法的目标检测算法

运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.     

一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法

针对运动背景下序列图像中前景目标难以准确检测的问题,提出了一种视觉注意辅助ViBe算法的目标检测方法.首先利用提出的"记忆窗"随机抽样一致性算法估计出背景运动模型,再将补偿后的帧图像送入视觉显著性辅助ViBe算法进行目标检测,其中背景更新因子由图像的二维熵和显著性共同决定,同时,显著性特征也被用来对"鬼影"效应进行滤波抑制.实验结果表明,在缺乏运动前景目标的先验知识的情况下,本方法能够有效地解决通常方法对运动背景中的目标难以甚至无法检测的问题,并且具有较高的鲁棒性和检测效率.     

一种改进视觉背景提取（ViBe）算法的车辆检测方法

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。     

改进型ViBe算法及其在运动目标提取中的应用

提出一种基于阈值半径自适应更新及阴影与鬼影检测的改进型Vi Be算法,解决运动场景下Vi Be算法的目标提取效果易受背景高频扰动、摄像机抖动、阴影、鬼影的影响问题。算法设计中,依据当前帧的像素点梯度与背景图序列对应像素点的灰度均方差设计阈值自适应更新策略;依据背景图在HSV空间中的像素值设计阴影去除规则;利用前景-邻域直方图的相似度匹配规则设计鬼影清除规则。实验结果表明,改进型Vi Be算法在保留原有的高效性的同时,能够较好地消除视频图像中隐含的阴影和鬼影,以及抖动对目标提取的影响。     

一种改进的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标.改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度.利用帧间差分法消除了"鬼影"问题,同时采用动态阈值分割算法,提高了准确性.实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标.     

一种基于改进三帧差分和ViBe算法的运动目标检测算法

近几年提出的ViBe算法具有运算速度快,目标提取准确率高的特点,但是它对光照的突然变化也非常敏感,而且由于它的模型初始化的方式,也容易形成"拖影"现象。文中先通过引入传统三帧差分算法难以提取出完整的目标轮廓这一问题,提出一种结合边缘检测的改进三帧差分算法。该算法在提取出完整的运动目标的同时不会附加冗余的边缘信息。然后将该算法引入到ViBe算法中,使2种方法结合,一方面消除"拖影"现象,另一方面可以自适应地选择检测的方法,以消除光照突变造成的影响。试验结果表明,该改进算法是一种适应性强、鲁棒性高的运动目标检测算法。     

复杂场景下自适应视频前景提取算法

针对目前基于背景建模的前景提取算法在复杂场景中误检率高以及鬼影融入背景模型慢等问题,提出一种复杂场景下自适应视频前景提取算法。在前景检测阶段,利用背景模型中样本之间最小欧式距离的均值衡量背景动态波动程度,自适应调整像素点的半径阈值,从而抑制在光线变化,树叶晃动等场景中产生的拖影和噪声点;在更新背景模型阶段,根据物体的运动速度自适应选择一次更新背景模型中样本个数,加快因首帧存在运动目标和物体运动状态变更而产生的鬼影融入背景模型。实验表明,相比其他代表性算法,改进算法在加快鬼影融入背景模型和抑制背景动态干扰方面均有较好的表现,且提升了准确率、召回率,降低了假正率。