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針對(duì)現(xiàn)有視頻二值分割算法分割性能過低的問題，提出了一種基于CPU的視頻實(shí)時(shí)二值概率分割算法。該算法通過規(guī)范化視頻幀中每個(gè)像素屬于前景類和背景類的概率大小，實(shí)現(xiàn)了基于二次馬爾可夫測量場（ QMMF）模型的視頻實(shí)時(shí)二值概率分割。首先分別為不同場景的視頻幀提出了兩種概率模型，即靜態(tài)背景概率模型（ SBLM）和動(dòng)態(tài)背景概率模型（ UBLM）；然后，通過光照矯正算法顏色轉(zhuǎn)換、陰影抑制算法陰影檢測以及偽裝檢測算法來計(jì)算每個(gè)像素屬于背景類的概率值；最后，通過Gauss-Seidel模型迭代計(jì)算出了使能量函數(shù)取得最小值的背景概率值進(jìn)而得到像素的二值化值。此外，為了提高算法分割的準(zhǔn)確性，該算法包含了對(duì)光照突變、投射陰影以及偽裝情況的實(shí)時(shí)處理。同時(shí)，為了滿足算法的實(shí)時(shí)性要求，在NVIDIA CPU上并行實(shí)現(xiàn)了該算法。驗(yàn)證了所提算法的分割性能即算法分割的正確性，測試了算法的GPU執(zhí)行時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在算法分割完整性方面ViBe+和GMM+的平均漏檢率和平均誤檢率分別是QMMF的3倍和6倍；在算法執(zhí)行時(shí)間方面ViBe+和CMM+的平均CPU執(zhí)行時(shí)間大約是QMMF的1.3倍。此外，還計(jì)算了QMMF算法的GPU加速比約為76.8。
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