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一种抗光照突变的前景提取方法研究

         

摘要

针对经典前景提取算法无法在光照突变情况下正确提取前景的问题,根据LBP算子对光照不敏感的特性,提出了一种基于截尾均值的纹理特征提取算法,即通过对噪声的抑制及对平坦区域序列的稳定性处理,解决了原有LBP算子易受噪声干扰,平坦区域序列不稳定及得到的纹理图信息冗余的问题.结合高质量纹理特征,根据纹理特征的光照不变性,设计了一种能有效应对光照突变情况的背景更新模型,实验结果表明,本文提出的融合纹理特征的前景提取模型不仅能够在光照缓慢变化的情况下有效地对运动目标前景进行提取,而且在光照突变情况下仍然能够进行准确提取,前景提取的准确率相比平均背景模型提高61.7%,相比混合高斯模型提高59.3%.

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