分层背景更新的运动目标检测与跟踪算法

【摘要】：如何有效地从序列图象中检测和跟踪运动目标是计算机视觉研究的重要内容,针对现有方法存在的不足,给出了分层背景更新的运动目标检测与跟踪算法。在该算法中将背景更新分为三层:象素级的更新、区域级的更新和帧级的更新。在象素级的更新中,完成普通背景点的更新工作;在区域级的更新中,找到了其中的前景目标,并剔除其中的虚目标,然后用这些区域引导象素的更新;在帧级的更新中,判断帧间是否出现大范围的光照等条件的变化,并由此引导整个背景模型的更新。在处理虚目标时,算法利用边缘检测的方法来快速解决背景建模方法中虚目标问题,充分利用了帧内象素点之间的空间相关性。实验结果表明:该算法能够稳定的从视频序列中检测出运动目标,并且整个算法实现简单。