基于改进ViBe算法的运动目标识别方法

针对ViBe算法存在的伪影及易受复杂环境干扰的缺点,提出一种基于改进ViBe算法的运动目标识别方法。该方法使用20邻域建模来创建背景模型;通过依据模型复杂度的自适应阈值和颜色畸变阈值双重作用来识别背景点;采用基于像素生命周期的更新策略来完善背景模型;对识别后的图像采用噪声斑点丢弃和空洞填充策略来提高识别目标的完整性。实验结果表明,改进后的算法能够在较少帧数内消除目标的伪影,当视频中存在光照变化、阴影以及各种遮挡物等复杂干扰时,该方法对于运动目标识别具有较高的精确度和稳定性。