基于亮度和纹理融合阈值的背景建模方法

摘要

本发明公开了基于亮度和纹理融合阈值的背景建模方法。所述方法首先计算亮度和纹理的融合阈值；然后借助VIBE算法将一帧图像上所有像素点分成两类：前景像素和背景像素；接着对新图像帧中亮度有变化的像素点进行混合高斯建模；最后更新每个像素点对应的阈值。本发明融合纹理和色彩亮度来作为阈值，并结合混合高斯模型和VIBE算法这两个检测算法的优点，能够在存在多种外部扰动，如光照变化、摄像机轻微抖动、动态背景元素等情况下准确的提取背景，并能在一定程度上抑制阴影对真实运动目标的影响，增强了抗干扰能力，加快了图像帧处理速度，同时有效提高运动目标分割精度。

主权项

基于亮度和纹理融合阈值的背景建模方法，其特征在于：所述方法针对视频中的图像序列，首先计算一帧图像中每个像素的亮度和纹理融合阈值；然后使用VIBE算法将该帧图像上所有像素点分成两类，分别是前景像素和背景像素；接着对新图像帧中亮度信息有变化的像素点进行混合高斯建模；最后更新每个像素点对应的阈值；具体包括以下步骤：步骤1：采集一帧图像中的所用像素点，并获取图像数据和纹理数据；步骤2：根据步骤1中获得的图像数据以及纹理数据，利用VIBE算法对背景模型的初始状态进行赋值，计算亮度和纹理的融合阈值；步骤3：将当前像素点的像素值与步骤2中获得的融合阈值相比较，如果像素值大于融合阈值，则该像素点为背景点；否则转步骤6；步骤4：用步骤3检测出的新背景点更新ViBe背景模型；步骤5：对新图像帧中亮度信息有变化的像素点进行混合高斯建模；步骤6：更新每个像素点对应的阈值T和计算更新率R。