基于邻域相关性的背景重构

背景差法是一种重要的运动检测方法,当场景中背景被长时遮挡,并非总是以最大频率出现时,往往容易将前景错误地认为是背景,从而产生错误的重构,针对该问题本文提出了一种基于邻域相关性的背景重构算法。算法首先对输入数据进行排序;其次利用简单归类算法对排序后的数据进行分类;再次计算灰度类的出现频率,根据灰度类的出现频率得到像素的背景确定标识,并为背景不确定的像素选定候选背景;最后对背景不确定的像素循环执行背景确定程序,即基于像素邻域相关性,选择和邻域相似度最大的候选背景为像素的确定背景。为验证算法的有效性,对算法进行了多种场景的仿真实验,仿真实验表明,即使在背景被长时遮挡的环境中,算法仍能很好构建背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪。