基于立体匹配的改进 ViBe 算法

由于深度相机技术的不成熟,限制了融合深度信息的运动目标检测算法的应用范围。 对此,提出一种高效的基于随机选择策略的立体匹配算法,用于代替深度相机为运动目标检测算法提供深度信息。 首先,建立匹配点样本集合,并在每帧中随机选择匹配点计算其匹配代价和置信度;其次,更新集合并将置信度高的匹配点向邻域传播,随着时间的持续会由粗到精得到深度图;最后,用深度信息改进 ViBe 算法(visual background extractor,视觉背景提取)得到最终的检测效果。 实验结果表明,改进算法能够在 400×300 的分辨率下以 8 ～10 帧/ 秒的速度运行,消除鬼影和抑制光照突变的速度要比经典 ViBe 算法快 3 倍以上,同时在普通场景中的运动目标的检测效果和消除阴影的能力也明显优于原算法