基于视频序列的双背景建模算法

【摘要】随着现代科学技术的不断进步，更加智能的视频监控系统是人类的迫切需求，尤其是在机场，监狱等要地以及银行、博物馆、珠宝店等场合的视频监控的自动报警更是吸引了国内外的许多研究人员对其进行了大量的研究，基于视频序列的运动目标检测技术正是主要的研究方向之一。在运动目标提取中最常用的就是背景建模技术。常用的背景建模算法主要有滑动平均背景建模、高斯背景建模、混合高斯背景建模以及码本背景建模算法。每种背景建模算法都有自己的优势和劣势，应用于不同视频场景和环境时的处理效果也会有所不同。滑动平均背景建模适用于运动目标较为简单、场景不复杂的情况；单高斯背景建模算法采用参数迭代的方式在单一场景下为图像帧的每个像素点建立高斯模型，从而提取前景点；混合高斯模型是对单高斯模型的改进，适用于较复杂的场景，算法使用若干个高斯模型来表示图像帧中各个像素点的特征，每读取一帧视频更新当前的混合高斯背景模型，并将当前帧的像素点与背景模型匹配来提取前景点；码本背景模型根据视频序列中图像帧的像素点建立相应的码本模型，码本背景建模算法适用于场景复杂的情况，算法根据视频序列建立相应的码本模型，码本中链接了像素点对应的码字，每读一帧视频，图像帧中的像素点与码本模型中的码字信息进行匹配，并通过能否匹配来确定最终的前景点序列。本文主要研究了滑动平均背景建模算法和码本背景建模算法，并对两种算法的优势和劣势进行了分析，在分析两种算法适用的情况之后，针对两种算法在处理视频序列中的不足，本文在传统码本背景建模算法和滑动平均背景建模算法的基础上提出了一种基于视频序列的双背景建模算法，并利用统计的方法提出了一种基于HSV特征的背景更新方法，有效的滤除了噪声点，解决了光线突变下背景更新的问题。实验结果表明：在背景情况比较简单的情况下，滑动平均建模对于前景的提取速度快于码本算法对于前景的提取，但当背景环境较为复杂时，尤其是环境变化剧烈时，滑动平均背景建模的提取效果明显下降，而码本算法的前景提取效果，在背景较简单时，时间复杂度明显高于滑动平均背景建模，提取效果也并不明显优于滑动平均背景建模，而结合两种算法的优点的双背景建模算法对光照突变鲁棒性强，响应速度快，适合实时图像处理。
【作者】何林宣；
【导师】李文辉；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】图像处理；模式识别；码本背景建模；滑动平均；双背景建模；

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