【计算机视觉】基于局部二值相似性模式（LBSP）的运动目标检测算法

基于局部二值相似性模式（LBSP）的运动目标检测算法

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本文根据论文：Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成，如果想了解更多细节，请参考原文。该文章思想借鉴了VIBE，其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种（LBSP）运动目标检测算法的组合。在VIBE中，算法主要是基于像素之间的比较，而没有考虑到领域空间的相关信息。在这篇文章里作者采用具有空间信息LBSP描述子进行背景建模，提高了算法的检测性能和稳定性，通过CDnet的数据集的测试表明该算法优于大多数算法，下面对该文章进行具体介绍。

本文算法作者又简称为LOBSTER（LOcal  BinarySimlilarity segmenTER）。首先介绍下LBP算子，LBP算子的计算公式如下，

而LBSP该算子与LBP的唯一不同点就是中间像素与周围像素进行比较时采用的是绝对值，当该绝对值小于某一值时，则为0，否则为1，计算公式如下：

算法的其他处理与VIBE算法的处理一致。作者也给出了伪代码：

源代码可以在这里下载：https://bitbucket.org/pierre_luc_st_charles/lobster

更多内容请参考：

１、mproving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014

2、Change Detection in feature space using local binary similarity patternsBilodeauetalCRV2013

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