【摘要】：針對經典視覺背景提取算法長時間存在鬼影、動態(tài)背景導致的高頻噪聲以及背景模型誤更新等問題,提出一種改進的視覺背景提取算法。該算法將原始圖像分割為若干個超像素區(qū)域,在超像素分割區(qū)域,對視覺背景提取算法檢測結果進行像素點再分類,在目標檢測的初始階段實現(xiàn)鬼影信息的準確檢測,并更新鬼影區(qū)域像素點的背景模型,從根本上解決了全局范圍內鬼影檢測的難題。根據(jù)運動目標的超像素對前景目標內的空洞進行快速糾正,實現(xiàn)前景目標的小范圍填補,同時完成對背景超像素內高頻噪聲的檢測和濾波,并增強檢測結果的穩(wěn)健性。利用數(shù)據(jù)集進行的測試實驗結果表明,與傳統(tǒng)算法相比較,該算法的精確率和識別率等指標均顯著提高。
[Abstract]:An improved visual background extraction algorithm is proposed to solve the problems of ghost image, high frequency noise caused by dynamic background and false updating of background model in classical visual background extraction algorithm for a long time. The algorithm divides the original image into several super-pixel regions. In the hyperpixel segmentation region, the detection results of the visual background extraction algorithm are subdivided into pixels, and the accurate detection of ghost image information is realized in the initial stage of target detection. The background model of pixels in the ghost region is updated to solve the problem of global ghost detection. According to the super-pixel of the moving target, the holes in the foreground target can be corrected quickly, and the small range of foreground target can be filled. At the same time, the detection and filtering of the high-frequency noise in the background super-pixel can be completed, and the robustness of the detection result will be enhanced. The experimental results using data sets show that the accuracy rate and recognition rate of the algorithm are significantly improved compared with the traditional algorithm.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學控制科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金(61403119) 河北省自然科學基金青年基金(F2014202166) 天津市科技特派員項目(15JCTPJC55500) 天津市智能機器人重大專項(14ZCDZGX00803)
【分類號】：TP391.41

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9 帥永e，

本文編號：2353034