Vibe算法

2021-04-26 13:09:52 浏览:757

定义

一种改进的背景差运动跟踪算法。

Vibe算法作为一种经典的背景差运动跟踪方法的改进,算法假设背景像素短时间内不变,比较灰度值确定背景。有如下两个特点:(1)无任何数学表达式,思想朴素,方法简单,速度非常快;(2)只要一帧即可建立背景模型,对亮度变化不敏感。

Vibe算法大致流程可以分为3步:(1)建立背景像素值集合;(2)如果当前像素与背景的历史值相似,认为是背景;(3)如果认为是背景,更新背景集合的历史值,否则不更新。

从上述流程可以看出,背景值的历史样本是算法中很重要的组成部分,保存了每个像素被认为是背景时的灰度,一般保存20个历史值。在初始化时,选取当前像素及其8邻域随机选择初始化。

在后续的检测更新历史值时,更新哪些历史值和多久更新一次也遵循随机的原则。随机选取历史值中的一个进行更新,更新的时间间隔也不固定,有1/16的概率会被更新。这些都是为了尽可能减少视频本身变化的影响。另外,在更新历史值时,随机选取当前像素的一个邻域像素的历史值,也进行更新,保持同步。

Vibe算法的特点有(1)抑制鬼影:背景被检测成运动目标称为鬼影,由于Vibe融合了空域信息,鬼影会比突然静止的运动目标更快地加入背景。(2)抗干扰:主要可以抵抗背景的局部扰动。(3)较强的抗噪声能力:使用纯历史值,未进行任何运算。

Vibe的局限性有:(1)缩放旋转不适用:没有针对背景变形的处理。(2)第一帧不能出现待跟踪物体,否则会被认为是背景。(3)背景整体移动后会出现伪影。

参考文献

[1] Barnich O, Van Droogenbroeck M. ViBe: a universal background subtraction algorithm for video sequences.[J]. IEEE Transactions on Image Processing A Publication of the IEEE Signal Processing Society, 2011, 20(6):1709.

参阅:背景差算法、高斯混合模型GMM

特征提取

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