基于改进Census变换的多特征背景建模算法

摘要：

针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性.将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法.利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性.经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变对前景目标提取的影响,提高了对光线突变和复杂场景的稳健性,减少了运动目标的孔洞和像素漂移产生的假前景.

关键词：机器视觉、视频处理、Census变换、运动目标检测、背景建模

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;甘肃省科技计划;甘肃省教育厅;兰州交通大学青年基金

在线出版日期：2019-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：208-216