1,CodeBook算法流程介紹 CodeBook算法的基本思想是得到每個像素的時間序列模型。這種模型能很好地處理時間起伏,缺點是需要消耗大量的內存。CodeBook算法為當前圖像的每一個像素建立一個CodeBook(CB)結構,每個CodeBook結構又由多個CodeWord(CW)組成 ...
,CodeBook的來源 先考慮平均背景的建模方法。該方法是針對每一個像素,累積若干幀的像素值,然后計算平均值和方差,以此來建立背景模型,相當於模型的每一個像素含有兩個特征值,這兩個特征值只是單純的統計量,沒有記錄該像素值的歷史起伏,即沒有考慮時間序列和噪聲干擾,不具備魯棒性,因此建模時不能有運動前景的部分,要求光線保持不變。 如果我們考慮到時間起伏序列建模,比如利用 幀圖像建模,對於每一個像素 ...
2016-03-17 20:17 0 2539 推薦指數:
1,CodeBook算法流程介紹 CodeBook算法的基本思想是得到每個像素的時間序列模型。這種模型能很好地處理時間起伏,缺點是需要消耗大量的內存。CodeBook算法為當前圖像的每一個像素建立一個CodeBook(CB)結構,每個CodeBook結構又由多個CodeWord(CW)組成 ...
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背景建模 幀差法 由於場景中的目標在運動,目標的影像在不同圖像幀中的位置不同。該類算法對時間上連續的兩幀圖像進行差分運算,不同幀對應的像素點相減,判斷灰度差的絕對值,當絕對值超過一定閾值時,即可判斷為運動目標,從而實現目標的檢測功能。幀差法非常簡單,但是會 引入噪音和空洞問題 ...
Opencv--背景消除建模(BSM) 在opencv中有兩種方法可以進行背景消除: 其一、基於機器學習(Knn--K個最近鄰)背景消除建模 其一、基於圖像分割(GMM,抗干擾圖像分割)背景消除建模 BS ,Background Subtraction 相關API ...
一、概述 案例:使用MOG和KNN實現視頻背景消除建模,使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG()和createBackgroundSubtractorKNN()來實現 1.createBackgroundSubtractorMOG()參數介紹 ...
前景分割中一個非常重要的研究方向就是背景減圖法,因為背景減圖的方法簡單,原理容易被想到,且在智能視頻監控領域中,攝像機很多情況下是固定的,且背景也是基本不變或者是緩慢變換的,在這種場合背景減圖法的應用驅使了其不少科研人員去研究它。 但是背景減圖獲得前景圖像的方法缺點 ...
SOBS(self-Organizing through artificial neural networks)是一種基於自組織神經網絡的背景差分算法,主要是借鑒神經網絡的特性,一個網絡輸入節點,對應多個中間節點,將背景模型中的一個像素映射到模型的多個位置,並采用了像素鄰域空間相關的更新 ...
ViBe是一種像素級的背景建模、前景檢測算法,該算法主要不同之處是背景模型的更新策略,隨機選擇需要替換的像素的樣本,隨機選擇鄰域像素進行更新。在無法確定像素變化的模型時,隨機的更新策略,在一定程度上可以模擬像素變化的不確定性。 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的過程,一般的檢測 ...