其中()为当前帧影响背景图像的程度，可根据不同时段取值，如在背景变化比较快的时段取较大值，在变化较慢的时候取较小值。该更新方法的优点在于把图像分为目标区域与非目标区域，并分别采用不同的方法对其进行更新，即能检测到背景的细微变化，快速地完成更新操作，又能使运动目标的图素值没有影响背景。根据式、即可完成对背景的实时更新。 实验结果与分析 本文采用一段帧大小为320*240的RGB交通视频为分析对象，首先在程序中对RGB图像进行灰度变换，转换成灰度图像再进行背景重建与更新。M取32，即将256个灰度级平分为32段，每段长度为8。取0.05，可根据需要适当改变的取值，即改变当前帧影响背景的程度。本文采用每隔两帧进行处理的方法。实验表明，本文的背景重建方法较传统的基于直方图统计的背景模型速度快，从图2右侧图像很容易看出本文背景提取方法可以很好的还原出背景图像，背景图像上并没有传统背景模型的问题，即背景图像上并没有由于运动目标引起的阴影，背景图像最上方有少许阴影是因为摄像机拍摄范围过广，使运动目标的速度相对很低甚至静止，可以通过调整摄像机的拍摄范围得到解决。图2右侧图像为背景更新得到的新背景，本文区分目标区域与非目标区域的更新方法，使目标的移动没有影响背景的更新，从而不会使更新的背景图像因为目标的影响而留下的阴影。

　　图1 第4帧与第181帧图像

　　图2 本文方法提取的背景及更新得到的背景 结论 本文提出了一种改进的基于直方图统计的背景重建模型，通过计算每个区间内像素灰度值提取背景，有效地降低了普通直方图统计模型的计算量，基于区域的背景更新方法使得当目标运动时，目标像素灰度值并没有影响到背景的更新，只有外界光线等的变化时才会使背景进行更新，并可根据不同时段选择不同的当前帧影响背景更新的程度。本文提出的背景重建与更新方法，能有效地进行背景重建与更新，优于传统背景重建与更新模型，而且实验也证实，当运动目标移动过慢或运动目标过多时，需要更多的帧来重建背景。

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