基于自适应阈值和动态更新因子的ViBe改进算法
针对传统ViBe 算法不能及时反映场景变化，动态场景适应性差等问题，提出一种改进的ViBe 算法.改进内容包括：采用随机选取背景样本和24 邻域法获取初始背景，可以加速“鬼影”消融；结合大津法(OTSU)和均匀性度量法的平均自适应阈值计算方法，可以提高算法对树叶晃动、水波纹和光照变化等环境的适应性，最大限度保留有效像素；更新阶段引入自适应更新因子，可以有效减少被误判的概率，从而增强算法的鲁棒性；最后通过形态学处理和滤波使目标更加完整.采用标准数据集视频对改进算法进行了测试和对比分析，改进算法相对于KDE 算法、GMM 算法和传统ViBe 算法各项指标均有大幅度提高，精确度分别提高30.44％、40.72％和20.95％，错分比分别降低了43.28％、40.59％和29.43％.
ViBe 自适应阈值 自适应更新因子 运动目标检测
陈伟 刘宇 李宏涛 孙静 严宁
西安应用光学研究所,陕西 西安,710065 西安文理学院 机械与材料工程学院,陕西 西安,710065
国内会议
南京
中文
444-452
2022-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）