基于朗斯基函数的混合高斯模型运动目标检测

针对传统的混合高斯模型在进行运动目标检测时存在拖影和性能差的缺点,提出了一种融合朗斯基函数和帧间差分法的混合高斯背景建模算法。该改进算法通过朗斯基矩阵行列式判断相邻像素间空间域相关性,以此增加模型参数更新条件,改进模型参数更新机制;并利用帧间差分法检测运动目标轮廓的灵敏性,将两种检测结果布尔或运算,完善目标轮廓。实验结果表明,该改进算法对拖影现象达到很好的抑制作用,并使算法检测性能得到提高。

基于朗斯基函数的ViBe运动目标检测算法

针对传统的ViBe算法在进行运动目标检测时存在鬼影和易受干扰的缺点,提出了一种融合朗斯基函数和种子填充算法的改进ViBe算法。该算法通过朗斯基行列式判断两帧之间同一位置像素点的变化情况,较为准确的找到鬼影区域,将判断为鬼影区域的像素点通过种子填充算法进行填充,更新ViBe背景模型将鬼影像素点判为背景点,抑制鬼影区域对后续运动目标检测的影响,并通过中值滤波得到更为清晰的运动目标。实验结果表明,本文改进ViBe算法对鬼影现象达到较好的消除作用。