室外动态背景闪烁像素消除：ViBe算法优化

本文主要探讨了"基于ViBe的室外动态背景闪烁像素噪声消除方法"，发表在2015年的《计算机应用》期刊上。作者周晓、赵锋和朱艳林针对视觉背景提取（ViBe）模型在复杂室外环境下进行移动目标检测时遇到的问题，即由于不规则的闪烁像素点对前景检测结果产生的干扰。这些问题在高动态光照变化和运动背景中尤为明显。 在研究中，作者首先指出，传统的ViBe模型在处理这类场景时，背景模型的稳定性可能会受到影响，导致背景样本值偏离实际，从而影响前景物体的准确检测。为解决这个问题，他们提出了一种改进策略。在背景模型建立阶段，他们引入了样本标准差阈值的概念，通过限制背景模型的采样值范围，提高了背景模型的准确性，减少了噪声的影响。 接着，在前景检测阶段，作者引入了自适应检测阈值机制，根据当前图像的统计特性动态调整检测阈值，以此提升对前景物体的检测精度，尤其是在光照变化频繁的室外环境中，这种自适应性尤为重要。同时，他们还对背景模型的更新过程进行了优化，通过对图像边缘背景像素点进行边缘抑制，防止错误的背景样本值更新到模型，进一步增强了背景模型的稳定性和前景检测的可靠性。 为了增强前景图像的完整性，他们采用了形态学操作，如膨胀或腐蚀等，来修复可能存在的连通域缺陷，减少噪声的影响。这种方法有助于确保在去除闪烁像素噪声的同时，保持前景对象的清晰度。 最后，通过对比实验，作者使用多个视频序列展示了他们的方法与原始ViBe算法以及形态学改进方法在消除闪烁像素噪声和提高前景检测效果上的优势。实验结果显示，他们的方法能够有效地消除闪烁像素噪声，从而获得更为精确和高质量的前景图像。 这篇论文着重于解决室外动态背景下的闪烁像素噪声问题，为移动目标检测提供了一种有效且实用的解决方案，对于提高视觉背景提取算法在复杂环境中的性能具有重要意义。关键词包括移动目标检测、视觉背景提取算法、自适应检测阈值、边缘抑制以及闪烁像素噪声处理。