5、视频序列中的前景提取技术解析

视频序列中的前景提取技术解析

在视频处理领域，准确提取前景信息是许多应用的基础，如监控系统、视频分析等。本文将详细介绍一种基于贝叶斯模型的视频序列前景提取方法，包括核选择、前景概率计算、参数设置、优化以及结果评估等方面。

1. 核选择

在实验中，使用了特定的核集。对于每个像素，会从初步固定的核集中选择在背景中具有最高绝对响应的核。不同的核集，如Laws核和Chebyshev多项式，都能产生相似的有效结果。例如，在Entrance pm序列中，所选核集中的每个核根据局部核选择策略对应着相当数量的背景点，分布比例为44 - 19 - 22 - 15%。

2. 前景概率计算

传统方法使用均匀分布来建模前景类，但在实际视频场景中，前景、阴影和背景类生成的特征值重叠严重，容易导致前景像素误分类。为解决这个问题，提出了基于空间颜色分布的前景模型。
- 初步提取前景像素 ：通过简单的阈值操作，提取那些亮度/纹理水平与局部估计的背景和阴影值有显著差异的像素作为确定的前景像素。公式如下：
[
\varsigma_0^s =
\begin{cases}
fg & \text{if } (\epsilon_{bg}(s) > \tau_u) \text{ AND } (\epsilon_{sh}(s) > \tau_u) \
bg & \text{otherwise}
\end{cases}
]
其中，(\varsigma_0^s) 是像素 (s) 的初步分割标签，(\tau_u) 是阈值。
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