VIBE算法（二）——算法总结

2024-05-21 05:41:19

VIBE:一种通用的视频帧序列背景去除算法
论文：ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences
作者：Olivier Barnich and Marc Van Droogenbroeck

一、初始化像素空间背景模型

1、选择第一帧图片初始化空间背景模型
2、对于第一帧图片中的每个像素v(x))建立空间背景模型作为初始的背景模型，方法是在v(x)的8邻居像素中随机选择N次，论文中N=20；得到像素v(x)的空间背景模型M_(v(x))。
M_v(x) ={v_1,v_2,…,v_N} （公式1）

二、前景与背景像素分割

到了第二帧或者第k帧，首先根据背景模型筛选前景点和背景点
1、以像素v(x)为例，建立一个以像素点v(x)圆心，以R为半径（R=20）的球空间S_R (v(x))。
S_R (v(x))={v_1,v_2,…,v_k} （公式2）

这里R为像素颜色空间中的欧式距离，以RGB颜色空间为例，像素(b1,g1,r1)与像素(b2,g2,r2)的在颜色空间的欧式距离为：
D=√(〖(b_2-b_1)〗^{2+〖(g_2-g_1)〗}2+〖(r_2-r_1)〗^2 ) （公式3）
2、求该像素的空间模型M_v(x) 与球空间S_R (v(x))中元素的交集
#min={M_v(x) ∩S_R (v(x))} （公式4）
3、如果#min大于某个阈值（论文中取2）则认为像素v(x)为背景点。

三、更新背景模型

还是第二步中的这一帧，坚持三个原则：（1）无记忆更新策略（2）随机时间子采样（3）空间邻域更新策略。
1、无记忆更新策略
（1）只更新属于背景的像素的空间背景模型；
（2）随机选择背景模型中的像素进行更新（中间图更新了v1，右边图更新了v3），每个像素都有同等的概率被更新，经过dt时间后，背景模型中每一个像素被保留的概率为P(t,t+dt)=e-ln(N/(N-1))dt；

2、随机时间子采样
（1）不必为每个新帧更新背景模型，当一个像素点被分类为背景时，它有1/φ（论文φ=16）的概率更新背景模型。
（2）前景点计数达到临界值时，将其变为背景，并有1/ φ的概率去更新自己的模型样本值。
3、空间领域更新策略
针对某个像素V值空间背景模型M(v(x))，如果决策使用v(x)’来更新背景模型中的某个像素样本，则还将从像素V的8个邻域中随机选择一个邻居像素V’，用v(x)’使用之前的策略随机更新V’的空间背景模型中的某个像素值。

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