基于多特征融合的背景建模方法

为了构建鲁棒的背景模型和提高前景目标检测的准确性, 综合考虑视频图像在同一位置上像素点的时间相关性和邻域像素的空间相关性, 本文提出一种基于多特征融合的背景建模方法, 用单帧图像中像素的邻域相关性快速建立初始背景模型, 利用视频图像序列像素值、频数、更新时间和自适应敏感度更新背景模型, 有效改善了ghost现象, 减少运动目标的孔洞和假前景。通过多组数据测试, 表明本算法提高了对动态背景、复杂背景的适应性和鲁棒性。