【摘要】：針對像素層自適應分割算法(Pixel Based Adaptive Segmenter,PBAS)在動態(tài)背景下檢測準確率低、靜止或運動緩慢的前景目標被更新為背景以及出現(xiàn)鬼影干擾的問題,提出了一種結合像素級信息和區(qū)域級信息的改進的前景檢測算法。首先,提出一種融合區(qū)域結構信息和區(qū)域顏色信息的背景復雜度衡量方式;然后,采用改進的背景復雜度來控制判定閾值和學習率,并檢測前景;其次,對像素層的檢測結果使用區(qū)域窗口進行空間鄰域對比,以消除鬼影;最后,引入前景計數(shù)機制來保證靜止前景不被更新為背景。實驗結果表明,該算法對光照條件和前景運動速度不敏感,能有效地從背景中檢測出完整的前景目標,并迅速地消除鬼影干擾,準確率達到了92.7%。
[Abstract]:The pixel layer adaptive segmentation algorithm, (Pixel Based Adaptive Segment Center, has low detection accuracy in dynamic background, static or slow-moving foreground targets are updated to background, and ghost interference occurs. An improved foreground detection algorithm combining pixel level information and region level information is proposed. Firstly, a method to measure the background complexity of the region structure information and the region color information is proposed. Then, the improved background complexity is used to control the decision threshold and the learning rate, and to detect the foreground. The detection results of pixel layer are compared with the region window in order to eliminate ghost. Finally, the foreground counting mechanism is introduced to ensure that the static foreground is not updated to the background. The experimental results show that the algorithm is insensitive to illumination conditions and foreground motion speed, and can effectively detect the complete foreground target from the background, and eliminate the ghost interference quickly, and the accuracy reaches 92.775%.
【作者單位】： 武漢理工大學信息工程學院;內河航運技術湖北省重點實驗室;
【基金】：內河航運技術湖北省重點實驗室基金(NHHY2014004) 國家自然科學基金(51579204)資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2157392