摘要
针对传统ViBe算法不能及时反映场景变化,动态场景适应性差等问题,提出一种改进的ViBe算法.改进内容包括:采用随机选取背景样本和24邻域法获取初始背景,可以加速“鬼影”消融;结合大津法(OTSU)和均匀性度量法的平均自适应阈值计算方法,可以提高算法对树叶晃动、水波纹和光照变化等环境的适应性,最大限度保留有效像素;更新阶段引入自适应更新因子,可以有效减少被误判的概率,从而增强算法的鲁棒性;最后通过形态学处理和滤波使目标更加完整.采用标准数据集视频对改进算法进行了测试和对比分析,改进算法相对于KDE算法、GMM算法和传统ViBe算法各项指标均有大幅度提高,精确度分别提高30.44％、40.72％和20.95％,错分比分别降低了43.28％、40.59％和29.43％.
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