本文選題：光照變化　切入點(diǎn)：運(yùn)動目標(biāo)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：Vibe算法是一種高效的像素級背景建模算法,但是它同混合高斯模型一樣,不能適應(yīng)光線突變的問題,在對Vibe算法的基礎(chǔ)上提出了一種在靜態(tài)場景下對光照變化魯棒的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。該方法首先利用Vibe模型建立背景樣本集,并利用Vibe模型對判別為背景的像素對背景幀進(jìn)行更新。其次視頻當(dāng)前圖像幀與背景幀差分,并采用Otsu算法計(jì)算圖像的分割閾值來檢測運(yùn)動目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的方法能夠很好地消除由于環(huán)境光照變化引起的"曝光"現(xiàn)象,提高了運(yùn)動目標(biāo)檢測的精確度,并且改進(jìn)的算法對室內(nèi)場景下的陰影也有較好的抑制作用。
[Abstract]:The Vibe algorithm is an efficient pixel level background modeling algorithm, but like the mixed Gao Si model, it can not adapt to the sudden change of light. Based on the Vibe algorithm, this paper proposes a robust method for detecting moving objects in a static scene. Firstly, a background sample set is established by using the Vibe model. The background frame is updated by using Vibe model. Secondly, the difference between the current image frame and the background frame is obtained, and the segmentation threshold of the image is calculated by using the Otsu algorithm. The experimental results show that, The improved method can eliminate the "exposure" phenomenon caused by the change of ambient illumination, improve the accuracy of moving target detection, and the improved algorithm can restrain the shadow in the indoor scene.
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：鞍山市科技項(xiàng)目(鞍科發(fā)【2014】29號)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1562402