面向靜態(tài)相機(jī)的背景減除法分析比較.pdf

1、背景減除法在許多計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中是一個(gè)非常關(guān)鍵的步驟，它可以檢測(cè)視頻流中有意義的運(yùn)動(dòng)物體或區(qū)域，背景減除法主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控、遙感和人機(jī)交互等。
　　本文主要研究在靜態(tài)攝像機(jī)條件下針對(duì)靜態(tài)背景的背景減除法。首先討論了一般背景減除法所面臨的主要挑戰(zhàn)包括逐漸光照條件變化、光照條件突變、動(dòng)態(tài)背景、相機(jī)抖動(dòng)、前景偽裝、前景陰影、Ghost區(qū)域等;其次介紹了目前主流背景減除法的基本原理和特點(diǎn)，分析不同類型背景減除法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　在簡(jiǎn)

2、單幀間差法中通常采用線性平滑平均更新方法來更新背景模型，本文提出了一種基于非線性更新方法來更新背景模型。在一像素點(diǎn)被判定為背景的情況下，根據(jù)該像素點(diǎn)當(dāng)前輸入和該像素點(diǎn)前一時(shí)刻背景之間的差異來自適應(yīng)調(diào)整更新率，從而使得背景模型隨時(shí)間推移更加穩(wěn)定，不會(huì)輕易將一些前景內(nèi)容包含進(jìn)來。同時(shí)還把該非線性更新策略推廣到ViBe算法中，使得ViBe中原先離散隨機(jī)背景更新策略拓展成連續(xù)隨機(jī)背景更新策略，而原先背景更新策略是新的背景更新策略的一種特殊情況。