动态背景下基于改进视觉背景提取的前景检测

由于视觉背景提取算法(ViBe)对存在动态背景的户外视频的前景检测结果依然不够精确,故提出了一种改进的ViBe算法。文中描述了经典ViBe算法及其特点;介绍了改进的ViBe算法针对动态背景的改进措施。该算法采用多帧连续图像初始化背景模型,降低了单帧图像初始化所产生的"鬼影"对前景检测精度的影响;在匹配过程中,引入自适应的匹配阈值,克服了单个的全局阈值对动态背景适应能力差的问题;最后,在更新过程引入空间一致性判断与模糊准则来减少算法的误检,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效地检测动态背景下的运动目标,检测准确率比经典ViBe算法提高了20%以上。