關於前景提取演算法PBAS的粗淺理解

演算法的效能不錯，在2012年發表
基於畫素，相對容易理解
引數自適應，無論是背景，閾值，還是學習率
利用與Vibe演算法相似的更新演算法
不僅獨立地用到三個顏色通道的畫素值，還用到梯度值

PBAS演算法邏輯圖

1. 影象輸入I(xi): a. I(xi)={Iv(xi),Im(xi)};; b. Iv(xi)為輸入的畫素值; c. Im(xi)輸入的梯度值

2. 背景模型B(xi): a. Bk(xi)={Bvk(xi),Bmk(xi)},同輸入I(xi)一致; b. Bvk(xi)為背景的畫素值; c. Bmk(xi)為背景的梯度值; d. B(xi)={B1(xi),B2(xi),B3(xi),...,BN(xi)}, N=35; e. 當F(xi)=0時，即認為當前輸入I(xi)為背景畫素。 B(xi)以1T(xi)的概率更新自己，同時以1T(xi)的概率更新其周邊B(yi); f. 更新自己時，先從{1,2,…,N}中隨機選擇出一個k，再用對應的輸入I(xi)代替Bk(xi).; g. 更新周邊B(yi)時，無論F(yi)=0還是F(yi)=1，只要F(xi)=0,則同樣先從{1,2,…,N}中隨機選擇出一個k，再用對應的輸入I(xi)代替Bk(yi).

3. 距離公式

a. dist(I(xi),Bk(xi

))=αIm¯¯¯¯⋅|Iv(xi)−Bvk(xi)|+|Im(xi)−Bmk(xi)|

b. Im¯¯¯¯¯ 為最後觀察到的視訊幀的梯度平均值

c. α

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