改进的ViBe运动目标检测算法.docxVIP

2017年第36卷第1期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)123

DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)01-0123-04

改进的ViBe运动目标检测算法*

刘春，翟志强

(合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥230009)

摘要：针对传统ViBe运动目标检测算法提取的目标存在鬼影区域、且有闪烁像素点干扰的问题，提出一种结合Surendra背景更新算法而改进的ViBe算法进行运动目标检测。利用Surendra算法快速更新背景的特点迭代得到纯净背景；对ViBe算法检测前景进行像素标记和鬼影分类判别，去除鬼影像素点和闪烁像素点；输出新的前景。实验表明：该算法可以有效地去除ViBe算法前景检测中的鬼影，并能抑制闪烁像素噪声，获取更精确的前景图像。

关键词：ViBe算法；运动目标检测；鬼影；闪烁像素噪声；Surendra算法

中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1000-9787(2017)01-0123-04

MovingtargetdetectionalgorithmwithimprovedViBe*

LIUChun,ZHAIZhi-qiang

(SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China)

Abstract:AimingatproblemofGhostregionsandflickerpixelsinterferencewhichareexistedintargetextractedbytraditionalVibemovingobjectsdetectionalgorithm,animprovedViBealgorithmisproposedbasedonsurendrabackgroundupdatealgorithm.Characteristicsofquickupdatebackgroundofsurendraalgorithmareappliedtoiterateandgetpurebackground.DetectforegroundofViBealgorithmarepixellabeledandghostidentifiedtoremoveghostandfickerpixelspoint.Newforegroundisoutput.ExperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcaneffectivelyremoveghostofforegrounddetectionofViBealgorithm,andcanrestraintheflickerpixelsnoise,andgetmoreaccurateforegroundimage.

Keywords:ViBealgorithm;movingtargetdetection;ghost;flickerpixelsnoise;surendraalgorithm

0引言

运动目标检测1]是从视频中提取出感兴趣的目标，是目标分类、跟踪及行为理解等后期处理的基础，是目前计算机视觉和数字图像处理{2]研究的难点和热点问题之一。

常用运动目标检测方法有光流法3]、帧差法4]、背景减除法5-7]。其中光流法在背景变化的情况下性能较好，但受遮挡、多光源和噪声等因素影响严重，计算复杂。帧差法依次将视频相邻两帧灰度图像相减，结果与阈值比较来得到视频中的运动区域，算法简单，但阈值选取和帧间间隔对检测效果有很大的影响。背景减除法是目前基于视频的检测算法中最常用的一种方法。主要思想是建立一个背景模型，用视频每帧与模型做比较，得到运动前景，并更新背

景模型。一般的背景建模方法对突发运动和光照突变敏感51,且需要几十帧进行学习，实时性不高。

视觉背景提取(visualbackgroundextractio