在背景差分法的运动目标监测中,背景通常用前m帧图像的平均值来估计,m的取值决定着背景估计的准确性,该值太大实时性差,太小准确性差.本文提出一种自适应估计最小m值的方法,先计算不同m取值下估计背景的标准差δ(m);然后寻找δ(m)序列的第1个最小值, 对应的m值为估计背景所需最少帧数,此时背景为最佳背景模型.实验结果表明该方法对不同环境下获取的图像序列有较好的适应性,能使用最少帧数建立背景模型,为后续的运动目标检测奠定基础.
[1] 王星, 潘石柱. 视频监控系统中运动物体的实时检测 [J]. 微型机与应用 2004.doi:10.3969/j.issn.1674-7720.2004.10.017
[2] 关向荣, 任金昌. 视频监视中背景的提取与更新算法 [J]. 微电子学与计算机 2005.doi:10.3969/j.issn.1000-7180.2005.01.026
[3] 范莹, 郭成安. 一种运动图像的检测与识别技术 [J]. 大连理工大学学报 2004.doi:10.3321/j.issn:1000-8608.2004.01.026
[4] 于成忠, 朱骏, 袁晓辉. 基于背景差法的运动目标检测 [J]. 东南大学学报(自然科学版) 2005, 35(增刊).
[5] 谢凤英, 赵丹培. Visual C++ 数字图像处理 [M]. 北京:电子工业出版社 2008.