ViBe(Visual Background extractor)背景建模或前景检测
ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences
算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/
描述:
ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少。
Code:
算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者官网下载,如下:
-
Windows and Linux users: a benchmarking program to evaluate the time needed by ViBe on your platform and on your own sequences! Download an archive zip archive [15 MB] to evaluate the time needed by ViBe on your platform (Windows or Linux [Wine]), and on your own sequences.
- A program for Windows and Linux. Download an archive zip archive [16 MB] to use ViBe on Windows (or under Wine in Linux).
The program allows you to: (1) save the result for your own images, (2) change the few parameters of ViBe to experiment with, and (3) reproduce our results. - Linux: link a C/C++ object file to your own code. We provide the object (compiled) code of ViBe for non-commercial applications. Under Linux, download the32 bits zip file, or the 64 bits zip file. Details on this page.
当然,在使用ViBe算法时应该遵循算法官网的License。
算法的主要优势:
内存占用少,一个像素需要作一次比较,占用一个字节的内存;
无参数法;
可直接应用在产品中,软硬件兼容性好;
性能优于混合高斯,参数化方法,SACON等;
像素级算法,视频处理中的预处理关键步骤;
背景模型及时初始化;
具有较好的抗噪能力。
参考文献:
- O. Barnich and M. Van Droogenbroeck. ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences. In IEEE Transactions on Image Processing, 20(6):1709-1724, June 2011. Also available on the University site in PDF format: , and HTML format. This paper contains a very detailed pseudo-code description of the complete algorithm.
- M. Van Droogenbroeck and O. Paquot. Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe. In Change Detection Workshop (CDW), Providence, Rhode Island, June 2012. Available on the University site in PDF format: , and HTML format.
- O. Barnich and M. Van Droogenbroeck. ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences. In International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2009), pages 945-948, April 2009. Available as a IEEE publication or on the University site.
- Patent description at the "freepatentsonline" web site
Performance
随机的子采样:在每一个新的视频帧中都去更新背景模型中的每一个像素点的样本值是没有必要的,当一个像素点被分类为背景点时,它有1/ φ的概率去更新背景模型。
转载于:https://www.cnblogs.com/ywsoftware/p/4434257.html
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