潘石柱, 殳伟群 ,王 星
(同济大学 控制理论与控制工程学院, 上海 200092 )
1 贡献
论文提出一种利用帧间变化、当前帧与背景变化的算法, 可实现自适应更新背景图像和运动物体检测。
2 灰度转换
灰度值和RGB 颜色转换关系如下:
gray =0.299R +0 .587G +0 .114B
3 检测目标和背景更新
PK为当前获取的图像，PK -1为前一幅图像，BK为当前获取的背景 ，Tt 和Tb 是差分运算后运行二值化的阈值。即大于阈值认为为运动目标，小于阈值认为为背景。
进一步提取目标和背景：
MK为运动物体，BK′为背景图像。即经过差分运算后的两幅图像中都有运动信息的象素才是真正运动的点。
背景更新：
C(x , y)是一个累加和背景更新的过程。说明如果图像在连续时间内发生变化, 当次数 C(x , y)超过一定阈值TC时, 则认为此象素为背景或为永久干扰, 应该更新背景为BK(x , y)。如果它是一个间断变化的过程, 则认为它仅是一个干扰点, 不更新背景。
举个栗子，假设场景中来了一辆车，然后永久停下不走了，之前的背景图像里并没有这辆车的信息，然而每次差分运算都检测到了这辆车，这显然不合理，需要更新背景图像，故累计检测到车辆的次数大于一定阈值后即认为它为永久背景。
4 背景和前景阈值自适应
假定噪声符合高斯分布, 且前后两帧的噪声之间是不相关的。即，
公式（9）真不太理解方差是这样计算的？
