改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法-论文.pdf

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1、第26卷第2期计算机辅助设计与图形学学报Vo1．26No．22014年2月JournalofComputer—AidedDesign&ComputerGraphicsFeb．2O14改进视觉背景提取模型的运动目标检测算法苏延召，李艾华，姜柯，金广智(第二炮兵工程大学502教研室西安710025)(361008355@qq．corn)摘要：针对视觉背景提取模型对动态场景适应性不强、运动目标检测精度低等问题，提出一种改进的视觉背景模型算法．在模型建立与初始化阶段，采用按序抽取的方法将像素点本身信息加入到背景模型中，形成邻域背景模型，降低复杂场景对模型的影响；在前景检测阶段，结合像素点的空间邻

2、域信息自适应地获取分割阈值，减少各类复杂场景对检测结果的干扰，提高运动目标检测的精度；在背景更新阶段，根据场景复杂度动态地调整模型的更新周期与更新方式，使得模型能够有效地消除虚影与背景噪声的影响，增强模型对复杂场景的适应性与鲁棒性．与典型算法进行对比的实验结果表明，该算法具备较高的检测精度，适用于动态场景中的运动目标检测．关键词：视觉背景提取；目标检测；自适应阈值；动态更新中图法分类号：TP391ImprovedVisualBackgroundExtractorModelforMoving0bjectsDetectingAlgorithmSuYanzhao，LiAihua，JiangKe

3、，andJinGuangzhi(502Faculty，TheSecondArtilleryEngineeringUniversity，Xi710025)Abstract：Asvisualbackgroundextractionmodelisnotadaptableenoughfordynamicscenesandprovideswithlowaccuracyinmovingtargetdetection，animprovedmodelofthevisualbackgroundalgorithmisproposedinthispaper．Inmodelinitialization，neig

4、hborhoodbackgroundmodelisestablishedbyaddingthesequentiallyextractedpixelinformationtobringdowntheimpactofcomplexscenes．Inordertoreducetheinterferenceofcomplicatedscenarioonthetestresultsandimprovetheaccuracyofmotiontargetdetection，thesegmentationthresholdisadaptivelyobtainedbycombinedwiththespat

5、ialneighborhoodinformation．Toenhancetherobustnessandadaptabilityincomplexscenes，theupdatecycleandupdatemethodofthemodelaredynamicallyadjustedaccordingtothescenecomplexityintheprocessofbackgroundupdate．Theinfluenceofghostandbackgroundnoisecanbeeffectivelyeliminatedbyupdating．Experimentalresultssho

6、wthattheimprovedalgorithmisapplicabletomovingobjectdetectionindynamicscenariosandprovideswithhigherdetectionaccuracy．Keywords：visualbackgroundextractor；targetdetection；self-adaptivethreshold；dynamicupdate视觉监控是计算机视觉研究的一个热门课题，容引，其中运动目标检测是后续研究的基础．然而在智能安防、交通监控等方面应用广泛，主要包括运应用场景的复杂性极大地影响了检测结果的准确动目标检测、识

7、别、跟踪、行为分析、场景理解等内性，没有一种通用的检测算法能够应对所有挑战．收稿日期：2013—01—10；修回日期：201304—07．苏延召(1987一)，男，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉；李艾华(1966一)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为计算机视觉、智能测试与诊断；姜柯(1985一)，男，博士，CCF学生会员，主要研究方向为计算机视觉；金广智(1987一)，男，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉．第2期