基于自适应阈值的Surendra背景提取方法研究

来源：计算机技术与发展杂志2017年第07期北京时间：

作者：单玉刚;汪家宝;郝峰

摘要：针对使用OTSU算法分割的Surendra背景提取算法实时性和精度的不足,在分析差分图像特征和阈值对图像分割影响的基础上,提出了一种自适应阈值的图像分割和背景提取及更新算法.通过采用切比雪夫不等式确定阈值可选范围,引入模糊隶属度改进基于灰度直方图的最大类间方差法,寻找区域最优分割阈值,准确分割出差分图像背景和目标.背景更新时,利用相邻帧差和自适应阈值法得到当前帧的二值图像,再根据前景目标更新得到新的背景,并适应光照强度的变化和场景变化.仿真实验结果表明,所提出的自适应阈值差分图像分割算法要优于OTSU算法的图像分割算法,应用在Surendra中,提取的背景精度高,效果好,可快速有效地对背景进行更新,并显著降低动态背景更新模型的计算量.

关键词：自适应阈值;Surendra背景提取;切比雪夫不等式;模糊OTSU