自适应权值的静态背景提取与更新算法

对比了多种视频中的静态背景提取方法,针对这些方法各自的局限性,提出一种新型的背景提取更新方法。该方法通过引入新参数背景权值及其变化量,背景权值作为评判背景可靠程度的标准,以其数值大小控制背景的维持或者更新。对每一帧图像进行二次判定,将读入的图像元素进行分类,分别产生不同的背景权值变化量,通过背景权值变化量控制背景权值。实验验证表明该方法具有原理简单,运算快捷,更新速度较快且抗前景干扰能力强的优点,而且通过调节定值参数可以适应多种不同情况下的背景提取。

高阶统计量在运动目标检测中的研究

采用基于视频技术的静态背景提取算法,利用二维图像的高阶统汁量的固有特性,通过若干个连续或者不连续的图像帧,从含有运动目标的图像中提取出静态背景,最后将后续图像帧和已提取出的静态背景帧进行差分,实现运动目标的提取.本文方法和传统的帧差分方法相比,具有更好的抗环境噪声和自适应性.通过实验验证了本文算法的有效性.