融合纹理与颜色的背景建模算法在运动目标检测中的应用

"一种融合纹理和颜色信息的背景建模方法 (2013年)，宁波大学学报（理工版），王吉文，何加铭，运动目标检测，背景差分，背景建模，纹理信息，局部二值模式，抗噪因子" 本文主要介绍了一种针对视频序列运动目标检测的新型背景建模算法，旨在克服传统背景差分法在光照变化和阴影影响下无法准确识别运动物体的问题。该算法的核心在于结合颜色信息和纹理信息来构建背景模型，以提高目标检测的准确性。 首先，文章指出背景差分法在视频监控和智能交通等领域的广泛应用，因其硬件需求低、算法设计简单且效果较好。然而，由于自然环境因素的影响，如光照变化和风动树叶等，背景建模成为一个持续挑战的问题。 在背景描述方法上，文章提到了两种主要类型：基于图像像素信息（如颜色）和基于图像结构信息（如纹理）。高斯模型是像素信息描述的经典方法，但无法有效处理动态变化。混合高斯模型（MOG）通过建立多个模型改善了这个问题，但对阴影处理仍有不足。 针对这一问题，作者提出了一种改进的背景建模算法，该算法结合了纹理和颜色信息。在纹理描述方面，他们采用了局部二值模式（LBP）算子，这是一种用于描述图像纹理的常用方法。为了增强算法的抗噪声能力，他们还改进了基础的LBP算子，并引入了抗噪因子。实验结果表明，这种融合方法在大多数情况下都能取得良好的目标检测效果。 LBP算子是一种简单而有效的纹理描述符，它通过对像素邻域的比较生成二进制模式来捕获纹理特征。通过统计特定区域内LBP值的分布，可以得到LBP纹理直方图，从而反映图像的纹理信息。结合颜色信息，这种方法能够更准确地区分出运动目标和背景，尤其是在光照变化和阴影存在的情况下。 该研究提供了一种新颖的背景建模策略，通过结合颜色和纹理信息，提高了运动目标检测的鲁棒性和准确性，尤其在处理光照变化和阴影时表现优越。这对于视频监控系统和其他依赖运动目标检测的应用具有重要的实际意义。