申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575

Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检測算法,从思路和框架上看,该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并进行了一些细微的改进而成的,算法在检測性能上优于SACON和VIBE。可能有些朋友对SACON和VIBE不熟,以下首先分别简介下SACON和VIBE算法。

(1)SACON算法

       SACON算法通过保存视频序列的前N帧作为背景模型,对于newly coming像素,则依据式(1)与背景模型比較:

当中, Tr是一个阈值,用于表示像素值间的差异,c表示通道,对于三通道,则表示(r,g,b)。然后,进一步通过式(2)来推断是前景还是背景:

当中,Tn是阈值,一般取值2/3N*Tr就可以。以上即为SACON算法的基本思想,而对于背景更新等其它细节,能够參考文献:Background subtraction based on a robust consensus method

(2)VIBE算法

         採用了一种全新的思想来进行目标的检測,将随机原理引用到目标检測。其基本思想是对于每一个像素,在半径为R的范围内进行随机採样,作为该像素点的背景模型,默认採样点为20。接着,对于新进来的像素,将其值与背景模型比較,假设下式大于或等于#min(默认取值为2):

则将该像素判为背景像素,否则为前景。

而在背景模型更新方面,VIBE採用随机选取背景模型中的一个像素点,以一定的概率用当前帧的像素值来替换,并将当前帧的像素值以一定的概率融入到背景模型的邻域中。实验表明,VIBE算法不仅计算复杂度低、速度快、并且准确率高,尤其是作者提出VIBE+后,VIBE算法的性能得到了进一步的提高。更具体的内容请參考论文Background Subtraction:
Experiments and Improvements for ViBe
http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8777283

有点跑题,还是回到正题来。为了对PBAS有一个正题的印象,我们来看PBAS算法的diagram,例如以下图所看到的:

                                                                            

图的左边各自是像素分类的决策阈值更新、背景模型更新率的更新;图的右边是背景模型及背景模型邻域的更新。在背景建模阶段,PBAS算法採用类似SACON算法背景建模的方法,收集前N帧像素以及梯度幅值作为背景模型。新来像素与背景模型比較,比較方法例如以下式:

当中Bk(xi)表示背景模型中的像素,R(xi)表示像素阈值,#min表示最小的匹配数目,F(xi)=1表示前景。

以下重点来介绍下R(xi),这也是本文的一个重点。

跟传统的全局阈值不一样,在PBAS算法中,每一个像素的阈值都是像素相关的,不同位置的推断阈值可能不一样。PBAS算法通过计算前N帧的前N个距离的最小值的平均值来决定各个像素的阈值。详细来说,就是用D(xi)={ D1(xi),D2(xi),...Dn(xi)}表示最小距离矩阵,当中D(xi)= Min( dist(I(xi),Bj(xi))), j=1,2...N。 则对于每一个像素来说,其N个最小值的平均值为:

相应的推断阈值R(xi)则通过下式来计算:

当中Rinc/dec和Rscale都是预先定义的常量。

        而背景更新部分,对于不同的像素,背景更新率也不同,作者通过下式来自适应调节背景模型的更新率:

当中Tinc和Tdec也是预先定义的常量。

除了更新率外,论文另一点须要提下,作者在论文中也採用了邻域更新,可是与VIBE不同。在VIBE中,背景模型中邻域的像素值是採用当前像素来更新的;而PBAS算法中,背景模型中的邻域值是採用当前像素的邻域值来更新的。

通过上面两个像素推断阈值的自适应和背景模型更新的自适应,整个算法基本实现了non-parameter的运动目标检測。在站点http://www.changedetection.net/上,该算法的综合性能排名第三,其性能这里不再细叙,详细的能够參考相关文献。而依据changedetection上提供的測试环境和结果:~48
fps (average on the whole database) with a C++ implementation running in three threads on a core i7 3.5 GHz,在I7(8核啊,算法也採用了多线程技术)上能够达到48fps,个人也測试了下,算法的检測结果比較优秀,并且对缓慢的光照变化具有较强的鲁棒性,环境适应能力也比較强,可是处理速度上还是不太理想,通过优化能够达到16fps左右,当然公司的电脑比較落后,话说是2007年左右的,详细配置没查看。

整体来说,PBAS算法是一种性能比較优越算法,该算法本身结合了SACON和VIBE算法的优势,兼具两者特性,值得进一步关注。

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