完整版的vibe实现
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针对现有视频图像火灾检测算法前景信息丢失严重、误报率高、泛化能力弱等问题,提出一种新的火灾检测算法。其主要由前景提取和分类决策两大模块组成。在前景提取模块中改进ViBe算法,实现对运动区域的选择性更新
自己毕业设计是做MATLAB方面的运动目标检测的,所以上面的程序也是自己论文里面用的,是可以较好的实现对于运动目标的前后景的分割。
为了能快速提取视频监控中的运动目标,提出将ViBe算法与Canny边缘检测算法相结合快速准确提取运动目标的方法。该方法利用ViBe算法检测运动目标,运用Canny算子提取运动目标边缘轮廓,并将其与通过
ViBe算法是一种快速高效的背景建模算法,但该算法在运动目标检测过程中会产生鬼影。针对ViBe算法中鬼影消除缓慢的问题,结合多个场景的交通视频提出一种通过连续两帧前景背景像素时域变化来判断鬼影像素点并
针对视觉背景提取(visualbackgroundextractor,ViBe)算法中出现的鬼影、阴影前景和漏检静止目标等问题,提出了经过改善的ViBe算法。首先在背景模型初始化阶段,利用改善的平均背
改进的Vibe运动目标检测算法,彭志勇,常发亮,针对视觉背景提取算法(Vibe)对光照变化和物体阴影敏感、提取的运动区域不完整的问题,本文提出了Lab颜色空间下的Vibe运动目标检测算��
一种结合Grabcut的Vibe目标检测算法
利用高斯背景建模方法进行运动目标检测,能够在一定程度上适应背景的变化。
