复杂环境道路背景提取与更新算法的研究

"一种有效的道路背景提取与更新算法，旨在解决复杂环境下快速获取道路背景图像的问题。该算法结合了改进的多帧平均算法和Surendra背景更新算法，以提高鲁棒性、速度和更新效果。它能有效减轻初始静止车辆对背景建立的干扰，消除目标移动引起的鬼影，并对光线变化具有良好的适应性。" 在计算机视觉的运动目标检测领域，道路背景提取是一项关键任务，关系到智能交通系统的性能。常见的背景提取方法包括光流法、帧间差分法以及基于统计的背景建模方法，如多帧平均法、统计直方图法和高斯模型估计法。然而，这些传统方法在背景初始化和更新时面临挑战，如运算量大、更新速度慢，尤其是在环境变化时难以实现实时背景更新。 多帧平均法是一种简单但有效的背景提取技术，通过计算一段时间内的像素灰度平均值来构建背景模型。尽管这种方法参数少、速度快，但在有运动物体的初始帧中，可能会导致“鬼影”现象，即运动物体在背景模型中残留，影响后续的目标检测。 Surendra算法则通过选择性更新背景像素，以实现更稳定的背景更新。然而，如果初始帧包含运动物体，算法可能会将这些物体误判为静止的背景部分，形成“鬼影”。为解决这些问题，本文提出的改进算法首先应用改进的多帧平均法快速消除连续的“鬼影”，随后利用改进的Surendra算法进行精细的背景更新，确保背景模型的准确性和实时性。 实验结果证实，这种结合两种算法的策略在减轻初始静止车辆影响、消除鬼影以及应对光线变化方面表现出色。同时，它在处理速度和更新质量上优于传统的背景提取和更新方法，为复杂环境中的道路背景提取提供了更高效、更稳健的解决方案，有利于提升智能交通系统中运动目标检测的精度和可靠性。