一种自适应双码本模型目标检测算法

自适应码本(SACB)算法在目标物体检测中取得了较好的效果,对周期性晃动有一定抗干扰性,但仍存在"鬼影"现象、对密集型物体晃动抗噪性差、码字清除策略过分依赖于时间等问题.对此提出一种改进的自适应双码本(DECB)算法,通过增加前景像素记忆层构成背景-前景双码本模型,实时地将频繁出现的伪前景加入背景模型中,以消除"鬼影"现象;利用相邻像素的相似时空特性,随机与相邻像素码本匹配以提高对密集型物体晃动的抗噪能力;在码字更新机制中引入生命周期,以降低码字清除策略对时间的依赖性.实验结果表明,DECB算法能够有效消除"鬼影"现象,提高抗噪性且实时性良好.