ViBe算法原理及Matlab实现

ViBe算法官方网站

Paper: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences

1. ViBe算法概述

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。ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性。[1]

2. ViBe算法原理介绍

这里介绍的ViBe算法是官方网站中提供的最原始的ViBe算法框架。

ViBe算法的大致框架可分为三个部分：

模型初始化
前景分割
背景更新

下面来分别介绍一下这三个部分。

1. 模型初始化（Initialization）

ViBe算法的一个特点就是采用单帧进行模型的初始化，相对于其他背景建模的方法优点是初始化速度快，缺点就是在初始化时很可能存在运动物体的样本被认作时背景，引入了Ghost区域。

ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息，我们利用了相近像素点拥有相近的时空分布特性，具体来讲就是：对于一个像素点，随机的选择它的邻居点的像素值作为它的模型样本值。[1]

More precisely, we fill them with values randomly taken in their neighborhood in the first frame. [2]

但是，在实际上初始化的时候，可以以单帧图像为基础，通过人为地对图像加入一定范围内的随机噪声构建样本集，这也时官网代码中的做法。

这样，我们就可以得到一个初始的背景模型，比如对原始单帧图像10次加入随机噪声，可以获得10个背景样本，构成样本集。

2. 前景分割（Segmentation）

前景分割的过程即是对当前帧的像素与背景样本集中的像素进行比较，判断当前像素是否符合背景样本的特征。具体的比较手段就是计算像素值与背景模型中的所有样本的距离，对于单通道即灰度图就是绝对值，对于三通道即彩色图就是颜色空间中两个点的距离，与设定的阈值进行比较，计算是否小于阈值；然后，再统计小于阈值的点数是否足够多（比如是否多于两个样本符合条件）。

如果数目足够，则新像素为背景；反之，则为前景。

3. 模型更新（Update）

根据论文中的介绍，模型更新使用了四种策略：

保守更新策略：前景永远都不会用来更新背景
无记忆更新策略：每次背景模型更新时，以新的像素值随机取代一个样本集中的样本值
时间取样更新策略：没必要每一帧都更新处理，以一定的更新率进行更新。具体实现的时候，当一个像素被判定为背景时，1/rate的概率被更新
空间邻域更新策略：对需要更新的像素点，有一定的概率更新他邻域的像素的背景模型

关于保守更新的策略，根据参考文章[1]中的说法，对于死锁问题确实需要采用保守更新+计数器的方式更好一些，不过这部分可以根据需要自己扩展，这里还是以官网的代码为例。

重点:对于时间取样和空间邻域更新策略，在官网代码实现的时候确实很巧妙，个人觉得很体现代码功力。实现的时候，如果对每一个点都进行概率判断，就相当于遍历了每一个像素点，复杂度为O(height*width)；换个角度思考，每个点都有一定概率（比如1/rate）才更新，等同于整幅图图像每次会更新一定概率部分个点，即1/rate*height*width个点更新，这样整体的计算复杂度就会降到O(1/rate*height*width)。

官网在实现的时候是通过随机步长的方式，比如，步长为1~(2*rate - 1)之间的一个随机数，每次更新一个点就向前移动一定步长。（假设整幅图像存储为一个一维数组，每次通过加步长计算索引）这样计算下来，平均每次移动的步长约等于rate，那么整幅图像就会有1/rate*height*width进行更新，等价实现。

Matlab代码示例：（只是示例，现写的）

index = 0;
while index < height*widthshift = floor(rand()*(2*rate - 1)) + 1;index = index + shift;if updateingMask(index) == 0updatePixel;end
end

4. 其他

总体来说还是只介绍了最基础的ViBe算法原理，不过以此为基础可以进行更加其他功能扩展，比如加入计时器消除Ghost区域，检测闪烁像素等等。

实现ViBe的C或者C++代码可以在官方网站下载，我个人也按照官网的代码写了Matlab代码进行了仿真，速度比较快，当然仅仅实现了基础功能，其他功能还有待完善。

参考文献

ViBe算法原理和代码解析-彼岸花
ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences