基于时空背景模型的自适应运动目标检测方法

摘要

现有的视觉背景提取方法(ViBe)在背景建模时只利用了像素的空间信息,而忽略时间信息,降低了检测的准确性,且检测半径和背景更新的随机子采样因子都为固定常数,在动态背景干扰、相机抖动等情况下,检测效果不理想.针对这些问题,提出一种时空背景模型的自适应运动目标检测方法.首先,在ViBe方法中加入时间信息建立时空背景模型;然后,在检测和更新过程中,提出背景模型中样本的标准差能反映背景的复杂度,通过计算样本的标准差来自适应地改变检测半径和背景更新的随机子采样因子适应背景的变化.实验结果表明,改进的方法不仅能够在静态背景和光照均匀的情况下有效地检测出前景像素,而且对存在光线变化较大、相机抖动、动态背景干扰等情况也有一定的抑制作用,提高了检测的准确性.