資料介紹
針對(duì)單高斯背景模型不能適應(yīng)非平穩(wěn)場(chǎng)景且對(duì)初期保持靜止后期運(yùn)動(dòng)的物體造成“鬼影”現(xiàn)象的問(wèn)題,提出了融合子塊梯度與線性預(yù)測(cè)的單高斯背景建模方法。首先,對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行單高斯背景建模,并實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的自適應(yīng)更新,運(yùn)用子塊梯度算法將梯度在閾值內(nèi)的子塊作為背景以消除“鬼影”;然后,將子塊梯度法獲得的前景與單高斯模型確定的前景做與運(yùn)算,提高在非平穩(wěn)場(chǎng)景下對(duì)背景的判斷能力;最后,運(yùn)用線性預(yù)測(cè)方法處理獲得的前景點(diǎn),將面積小于閾值的連通區(qū)域還原為背景。采用CDNET 2012 Dataset和Wallflower Dataset進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn):當(dāng)場(chǎng)景變化幅度較大時(shí),所提算法與混合高斯模型( GMM)相比,雖然檢測(cè)率稍有下降,但檢測(cè)精度提高了40%;在其他場(chǎng)景中檢測(cè)率雖只提高約l0%,檢測(cè)精度卻能提高25%以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,融合子塊梯度與線性預(yù)測(cè)的單高斯背景建模能夠適應(yīng)非平穩(wěn)場(chǎng)景并消除“鬼影”現(xiàn)象,獲得的背景比混合高斯模型更精確,提取的前景細(xì)節(jié)更豐富。

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