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針對(duì)單高斯背景模型不能適應(yīng)非平穩(wěn)場(chǎng)景且對(duì)初期保持靜止后期運(yùn)動(dòng)的物體造成“鬼影”現(xiàn)象的問(wèn)題，提出了融合子塊梯度與線性預(yù)測(cè)的單高斯背景建模方法。首先，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行單高斯背景建模，并實(shí)現(xiàn)像素級(jí)的自適應(yīng)更新，運(yùn)用子塊梯度算法將梯度在閾值內(nèi)的子塊作為背景以消除“鬼影”；然后，將子塊梯度法獲得的前景與單高斯模型確定的前景做與運(yùn)算，提高在非平穩(wěn)場(chǎng)景下對(duì)背景的判斷能力；最后，運(yùn)用線性預(yù)測(cè)方法處理獲得的前景點(diǎn)，將面積小于閾值的連通區(qū)域還原為背景。采用CDNET 2012 Dataset和Wallflower Dataset進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)：當(dāng)場(chǎng)景變化幅度較大時(shí)，所提算法與混合高斯模型（ GMM）相比，雖然檢測(cè)率稍有下降，但檢測(cè)精度提高了40%；在其他場(chǎng)景中檢測(cè)率雖只提高約l0%，檢測(cè)精度卻能提高25%以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合子塊梯度與線性預(yù)測(cè)的單高斯背景建模能夠適應(yīng)非平穩(wěn)場(chǎng)景并消除“鬼影”現(xiàn)象，獲得的背景比混合高斯模型更精確，提取的前景細(xì)節(jié)更豐富。
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