【摘要】：針對(duì)光線(xiàn)暗、對(duì)比度和分辨率低的監(jiān)控視頻,提出了一種基于背景分類(lèi)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先用視頻第一幀圖像HSV空間的色度H和亮度V作為背景特征進(jìn)行初始化,建立兩種包含色度和亮度特征的背景模型類(lèi),即初始化得到的原始背景類(lèi)和受光照或者其他因素影響得到的在原始背景周?chē)▌?dòng)的背景波動(dòng)類(lèi),利用這兩個(gè)背景模型進(jìn)行前景檢測(cè)和背景更新。為提高前景檢測(cè)的準(zhǔn)確率,背景模型的更正加入背景更正機(jī)制和權(quán)重機(jī)制,使得背景中樣本的數(shù)量根據(jù)背景的實(shí)際情況處在一種動(dòng)態(tài)的變化中,提高前景分割的效率。用不同場(chǎng)景下的監(jiān)控視頻進(jìn)行算法對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明,該算法獲得的前景完整清晰,視頻處理的速度較快。提出的算法簡(jiǎn)單實(shí)用,對(duì)噪聲干擾表現(xiàn)出良好的魯棒性。
[Abstract]:A moving target detection algorithm based on background classification is proposed for surveillance video with dark light, low contrast and low resolution. Firstly, the chrominance H and luminance V of HSV space of the first frame of video are initialized as background features, and two kinds of background model classes including chrominance and luminance are established. That is initializing the original background class and background fluctuation class affected by illumination or other factors. The two background models are used for foreground detection and background updating. In order to improve the accuracy of foreground detection, the correction of background model adds background correction mechanism and weight mechanism, which makes the number of samples in the background in a dynamic change according to the actual situation of background, and improves the efficiency of foreground segmentation. The results show that the foreground of the algorithm is complete and clear, and the speed of video processing is fast. The proposed algorithm is simple and practical and has good robustness to noise interference.
【作者單位】： 山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;山東省智能建筑技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61303087) 山東省科技發(fā)展計(jì)劃(No.2013 GGX10131) 濟(jì)南市高校院所自主創(chuàng)新項(xiàng)目(No.201202002)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2130016