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1、您的论文得到两院院士关注软件时空文章编号:1008-0570(2008)03-3-0245-03一种新的道路背景提取及更新算法ANewAlgorithmofBackgroundExtractionandUpdating(五邑大学)刘浩董超俊刘智勇LIUHAODONGCHAOJUNLIUZHIYONG摘要:提出一种新的基于颜色模式的道路背景提取及更新算法。通过计算一段时间内视频图像的颜色模式来提取背景图像。为了避免了环境光的扰动对背景图像的影响,引入量化后的颜色模式的计算公式,增强了算法的鲁棒性。通过计算当前图像和背景图像以及上一帧图像的差分,得
2、到不变区域更新背景。实验表明,本算法对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。关键词:背景提取;背景更新;颜色模式中图分类号:TP391.4,U491.1文献标识码:AAbstract:Anewalgorithmofbackgroundextractionandupdatingbasedonmodeofcolorisproposed.Themodeofcolorvaluesinthevideostreamsiscalculatedtoextractbackgroundimage.Toavoidtheeffectofdisturbancesinli
3、ghting,afunctiontocalculatethemodeofquantizedcolorvalueisintroduced;thealgorithmrobustisenhanced.Theimagedifferencebetweencurrentframesandbackgroundiscalculated,theunchangedpartofbackgroundisgotfromthetwodifferenceimageamalgamation.Thebackgroundisupdatedbytheunchangedpart.Ex
4、perimentshowsitisapracticalmethodthatisrobustunderlightingvariations,fastinspeed,sat-技isfactoryinupdatingperformance.Keywords:backgroundextraction,backgroundupdating,modeofcolor术当获得新的图像帧时,更新混合高斯分布模型,在每一个时间创引言段上选择混合高斯分布模型的子集来表征当前的背景,如果当随着计算机多媒体技术的迅猛发展,视频处理技术在ITS前图像的像素点与混合高斯分布
5、模型相匹配,则判定该点为背新(IntelligentTransportationSystem)中得以广泛应用。车流量检测、景点,否则判定该点为前景点;这两个改进方法的优点是自适高速公路监控等都引入了视频技术,正确、迅速地从视频流中应性强,但缺点是需要很大的计算量,单个高斯模型相对混合提取运动目标成为一个重要的研究问题。目前,常用的运动目高斯模型来说计算简单,但不适合多模态场景,模型参数对其标检测方法有:光流法、帧差法和背景差分。光流法的优点是能检测的效果影响很大,并且混合高斯模型在光线突然变化和光够检测独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何信
6、息,并线较暗的情况下,运动检测常常出错。SurendraGupte等人提出且可用于摄像机运动的情况,但是对光线和噪声的变化特别敏了一种固定场景下快速运动目标的背景自动提取算法,该算法感且计算复杂性比较高,没有特别硬件支持很难在实时系统中是以帧差分为基础,而帧差分存在着容易把两帧中纹理相似的应用;帧差法在动态环境下的自适应性是很强的,但是这样分前景交叠区域误作背景提取的不足。还有其它一些方法,如卡割出来的分离出来的区域实际上是物体前后两个位置的“或”尔曼滤波器方法(KalmanFilter,KF),近似中值滤波(Approxi-区域,不利于进一步
7、分析与识别,采用这种方法时,还需要考虑matedmedianfilter)等。基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归如何选择合适的时间间隔;背景差分法的基本思想是通过输入最小二乘法对噪声有较强的抑制作用,且模型参数对背景提取图像与背景图像进行比较的方法分割运动目标,可以保持目标影响不大,但只适合背景变化非常缓慢的场合;近似中值滤波的完整性。在重建背景的时候不可避免地在前景目标的运动方向上留下背景差的难点从是对背景图像的维持与更新。实际中的背了模糊阴影。景很复杂,存在各种各样的干扰,而且背景是随时间不断变化1背景图像获取的,好的背景的模型及其更新
8、应能处理这些干扰和变化。近年来,背景图像提取及更新成为一个研究热点。WrenC在视频序列的每一帧图像中,图像上某个点(x,y)的像素颜色R.在Pfin
