資料介紹
針對單高斯背景模型不能適應(yīng)非平穩(wěn)場景且對初期保持靜止后期運動的物體造成“鬼影”現(xiàn)象的問題,提出了融合子塊梯度與線性預(yù)測的單高斯背景建模方法。首先,對每個像素點進(jìn)行單高斯背景建模,并實現(xiàn)像素級的自適應(yīng)更新,運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算,提高在非平穩(wěn)場景下對背景的判斷能力;最后,運用線性預(yù)測方法處理獲得的前景點,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)行仿真實驗:當(dāng)場景變化幅度較大時,所提算法與混合高斯模型( GMM)相比,雖然檢測率稍有下降,但檢測精度提高了40%;在其他場景中檢測率雖只提高約l0%,檢測精度卻能提高25%以上。實驗結(jié)果表明,融合子塊梯度與線性預(yù)測的單高斯背景建模能夠適應(yīng)非平穩(wěn)場景并消除“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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