借助計算機視覺技術研究魚類行為已逐漸成為熱點課題,該技術模擬生物視覺原理,通過處理采集的圖片或視頻獲得動態(tài)目標參數(shù)信息,以達到對魚類游泳行為監(jiān)測分析的目的。利用傳統(tǒng)的Vibe算法進行魚類游泳行為監(jiān)測會出現(xiàn)消除鬼影需要消耗大量視頻幀,存在水面波紋的動態(tài)背景下運動目標的檢測結果不準確的問題,因此提出了一種改進的Vibe算法。針對消除鬼影需要消耗大量視頻幀,提出利用層次遍歷搜索算法對目標圖像進行標記并計數(shù)方法來自適應調整背景更新概率以實現(xiàn)快速消除鬼影。針對存在水面波紋的動態(tài)背景下運動目標的檢測結果不夠精確,提出基于LBP和HSV去除水面波紋以提高檢測精度。

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 對象與材料
    1.2 試驗方法
        1.2.1 Vibe算法。
            1.2.1.1 初始化背景模型。
            1.2.1.2 背景差分。
            1.2.1.3 背景模型更新。
        1.2.2 自適應背景更新概率的鬼影消除。
            1.2.2.1 標圖像標記計數(shù)。
            1.2.2.2 自適應調整背景更新概率。
        1.2.3 動態(tài)背景運動目標提取。
            1.2.3.1 LBP紋理。
            1.2.3.2 結合LBP紋理和HSV顏色空間去除水面波紋。
2 結果與分析
    2.1 自適應背景更新概率的鬼影消除試驗結果
    2.2 基于LBP和HSV動態(tài)背景去除試驗結果
3 小結



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