text: ViBe是一種在IEEE ICASSP 2009大會中提出並在此後釋出版本中改進了的背景剪除演算法。 更確切地說，它是從運動影象中提取背景資訊的軟體模組。它由比利時列日大學的Montefiore研究所的Oliver Barnich和Marc Van Droogenbroeck開發。ViBe已獲得專利： 專利涵蓋各個方面，如隨機置換、空間擴散和非時序處理。ViBe使用C語言寫成的，並已在CPU、GPU和FPGA上實現。技術說明.畫素模型和分類過程.有很多先進的技術可以用來提供畫素 x 對時間的機率密度函式的估計值。ViBe與那些方法不同，它規定多色空間中一個值的影響限制在區域性鄰域內。在實踐中，ViBe不去估計機率密度函式，而是採用一組先前觀測到的樣本值作為畫素模型。它透過與樣本集內相鄰的值進行比較來對 pt(x) 的值分類。模型的更新：樣本值的生命週期策略.ViBe保證了構成畫素模型的樣本值的生命週期呈平滑指數衰減。這使得ViBe用每個畫素都大小合理的一個模型來能夠成功地處理伴隨事件。這是透過在更新畫素模型時，隨機選取決定用替代的樣本來實現的。一旦選定了要丟棄的樣本，就會用新值替代丟棄的樣本。有趣的是要注意到，因為將要丟棄的值是隨機選取的，所以一個給定畫素樣本的畫素模型更新產生的畫素模型無法預測。模型的更新：空間一致性.為了確保整個影象模型的空間一致性，並處理諸如相機抖動及背景物體的緩慢變化的實際情況，ViBe採用了類似於更新過程的技術，隨機選取然後再當前畫素的鄰域內更新畫素模型。分別用 NG(x) 和 p(x) 來表示畫素 x 的空間鄰域和它的值，並假設已決定透過加入 p(x) 更新 x 的樣本集，則ViBe同樣適用 p(x) 這個值來更新鄰域 NG(x) 中一個隨機選取的畫素的樣本集。其結果是，ViBe能夠不適用任何後期處理方法直接產生空間一致的結果。模型的初始化.雖然該模型可以容易地從任何型別的初始化中恢復，例如選擇一組隨機值，可以很方便地儘快得到一個準確的背景估計。理想情況下，一個分割演算法可以從第二幀開始分割影片序列，第一幀用來初始化模型。由於第二幀之前沒有可用的臨時資訊，ViBe在畫素模型中填入每個畫素空間鄰域中的值；更確切地說，它用第一幀中隨機從每個畫素鄰域中抽取的值初始化了背景模型。這樣背景估計從影片序列的第二幀就有效了。
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metadata.title: ViBe
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