F种新的基于统计的背景减除方法

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2007,43(22) 1 引言视频图像中往往包含大量的信息,要存储和计算如此庞大的数据集合是很困难的事情。况且真正有用的信息只是其中的很少部分。减除无用的背景就可以大大减少数据量而不丢失有用信息。背景减除包括背景建模、检测前景和背景更新三个方面。背景建模即从g系列视频图像中准确找到属于背景的部分,并且存储为背景图像。背景建模面临的困难主要是如何适应光照变化、摄像机抖动、背景中某些物体的高频运动(如树叶舞动和水波荡?)、背景自身的变化(如本来属于背景的静止对象开始运动,甚至离开视线或运动对象停止在背景中不动等)[1]。　检测前景是将当前视频图像与背景模型进行比较, 找到前景目标, 减除背景。　这里的困难是差值定义和闽值设定的问题,即反映当前视频与背景差异的度量标准是什么, 分类的闽值为多少。背景更新就是某些变化导致原来的背景模型不冉适合当前视频图像时,实时地更新背景模型。　背景更新的困难在于如何找到合适的更新策略,能够快速而真实的反映变化,即实时性和准确性的问题。本文第 2 章用基于像素 RGB 值统计归类重建背景模型的方法构建初始的背景模型;第 3 章以颜色差异和亮度范围为依据,结合形态学处理进行背景减除;第 4 章提出两种背景更新的方法应对光照变化和物体增减导致的背景变化;第 5 章给出实验结果和讨论。 2 背景建模 2.1 基本原理固定摄像机拍摄的视频序列, 背景往往是最经常被看到的。　基于这g假设,参考灰度统计归类方法[2]对像素 RGB 值统计归类来建立背景模型。　即将样本序列中的各个像素的 RGB 值分别进行统计归类, 出现频率最高的像素 RGB 值分别取其 F种新的基于统计的背景减除方法 !"#，$%& SUN Ji3hua,LIU Xiao3lin 国防科技大学机电工程与自动化学院　自动化所 333 教研室,长沙 410073 333 Staff Room of Automation Institution,College of Mechatronics Engineering and Automation,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China E3mail:sunjh81@yahoo.com SUN Ji &hua,LIU Xiao &lin .New background subtraction algorithm based on statistic.Computer Engineering and Applications,2007,43(22):73&75. Abstract: A new effective background subtraction algorithm for color video is proposed.First gets an image sample sequence from

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