作者：陈滨; 赵建军;背景差分法目标检测聚类算法分层背景模型加速鲁棒特征
摘要：背景差分法在摄像头运动的情况下，无法有效进行目标检测。通过补偿全局运动更新背景模板，可以有效抵消摄像头运动带来的影响。但由于背景图像中物体景深差异较大时很难获取精确的背景模板，提出一种分层背景模型的摄像运动目标图像优化检测方法。首先，采用SURF算法获取相邻图像特征点运动矢量。接着采用图像腐蚀技术自动判断运动矢量的类别数并完成聚类；随后根据聚类结果对图像进行分层，并在不同层上分别进行仿射变换；最后叠加生成变换后的新背景图像。引入PSNR值对背景精确程度进行衡量。仿真结果表明，分层背景模型能够有效消除物体景深差异带来的干扰，产生更加精准的背景模板。说明上述优化检测方法能够有效完成摄像运动目标的检测任务。
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