改进ViBe算法：提升动态目标检测的鲁棒性和适应性

本文主要探讨了"改进视觉背景提取ViBe算法的目标检测"这一主题，针对ViBe算法在实际应用中遇到的问题，如鬼影现象持续时间较长、对动态场景适应性较弱以及对光线变化较为敏感。ViBe算法作为一种通用快速视频背景提取算法，因其高效的检测效果、快速的运算速度和良好的实时性而备受关注，但这些优点并未完全解决背景建模中的缺陷。 作者首先在背景模型的初始化阶段进行了创新，通过从多帧图像中随机选择像素点，并进行累加判断，创建了一个与实际背景更为吻合的模型，达到了86.78%的匹配度。这种方法旨在提高算法在静态背景条件下的准确性，降低鬼影现象的发生。 其次，作者引入了衡量背景动态程度的因子，根据这个因子动态调整图像的自适应聚类和更新阈值，这显著提升了算法在面对动态背景时的检测精度，增强了其对动态场景的适应性。 针对光线变化对检测结果的影响，作者进一步提出了衡量图像亮度的因子，并将其应用到聚类检测过程中。这种策略增强了算法对光照变化的鲁棒性，使其能够在不同的光照条件下保持稳定的表现。 通过与传统算法如背景减除法、光流法和帧间差分法的对比实验，改进后的ViBe算法在各种场景中表现出优秀的性能，能够有效地检测目标物体，显示出更好的适应性和鲁棒性。这表明，针对ViBe算法的优化是十分必要的，它对于提升视觉监控技术在安全防护、交通检测等领域中的应用有着重要意义。 本文的核心贡献在于提出了一种改进的ViBe算法，通过优化背景模型初始化、动态度量因子和亮度因子的应用，成功地提高了目标检测的准确性和鲁棒性，为视觉监控技术的发展提供了新的解决方案。