基于改进Sigma-Delta滤波的复杂场景背景估计

摘要：

背景估计是运动目标检测一项重要的前期工作，在城市交通等复杂场景中，存在大量慢速或暂停运动目标，背景模型很快受到污染，需要进行较多的后续处理或者采用高复杂度算法来检测前景。针对该问题，提出基于Sigma-Delta滤波改进的背景估计算法，融合可选择性背景更新机制和多频Sigma-Delta滤波背景估计方法，处理复杂场景中不同运动目标的运动特征，以获取稳定的背景。通过对典型城市路段和交叉口复杂交通场景序列进行对比实验，结果表明，该算法在保持Sigma-Delta滤波低内存消耗和高计算效率的基础上可获得更好的检测效果。

关键词：图像处理、背景差分、背景估计、多频Sigma-Delta滤波、选择性背景更新、复杂场景

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51278068;湖南省科技计划基金资助项目2012GK3060;湖南省教育厅科学研究计划基金资助项目10C0372;长沙理工大学公路工程省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目GKj100105。

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：225-228,232