摘要

ViBe算法检测首帧中的运动目标时,常因运动目标在初始位置停留时间过长而产生伪前景,从而导致检测结果准确性降低。针对这一问题,对ViBe算法进行了改进。通过选择颜色和空间位置相近的像素点作为样本集初始化背景模型,并使用熵值法判断颜色和空间位置在相似程度函数中的权重;在分类时基于迭代法确定自适应阈值,以增强不同条件下的分割精度;结合帧差法的判定结果在二元指数分布模型中确定背景模型的更新概率。实验结果表明,该算法在噪声、光照以及背景变化的情况下仍然能保证检测结果的准确度,对比传统ViBe算法,本文算法的精密度提高了21.56%,有效地消除了鬼影的影响。