ViBe算法，全称为"ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences"，是一篇发表于2011年的论文中介绍的通用背景减除算法。由Hanzi Wang和David Suter撰写，发表于《IEEE Transactions on Image Processing》（IEEE TIP）。这篇文章在计算机视觉领域产生了深远的影响，尤其是对运动目标检测和跟踪方面。ViBe算法的核心在于提供了一种高效且自适应的背景建模方法，能够处理静态和动态场景中的前景目标检测问题。
背景建模是计算机视觉应用中至关重要的部分，这些应用包括但不限于实时跟踪、视频/交通监控和人机界面等。背景建模的目的是为了从背景像素中区分出前景目标，即那些值得跟踪或识别的部分。背景建模的好坏直接影响到这些应用的最终性能。
ViBe算法在建立背景模型的过程中，计算背景样本的“样本共识”(Sample Consensus，简称SACON)，并估计每个像素点的统计背景模型。SACON方法利用了颜色和运动信息来检测前景目标，能够处理复杂的背景场景，包括非静止场景（例如摇动的树木、雨水和喷泉等）、移动或插入的背景物体、缓慢移动的前景物体以及光照变化等。
在检测到前景目标之后，另一个任务是跟踪这些目标。为了便于跟踪，ViBe算法再次使用样本共识来建模前景目标的外观。这种外观模型被用于在遮挡的情况下对人物进行分割和跟踪。论文中还提到了对几个视频序列进行的实验验证了所提方法的有效性。
ViBe算法的一个关键特点就是通用性，它在多种环境和条件下均能有效工作。这使得ViBe成为一种非常流行的背景减除算法，广泛应用于各种实时视频处理任务中。
除此之外，ViBe算法所提及的关键词也值得注意。这些关键词包括“背景建模”、“背景减除”、“样本共识”、“视觉跟踪”、“分割”、“前景外观建模”和“遮挡”。这些关键词指出了算法处理问题的范围和深度，并为计算机视觉领域的研究者和从业者提供了有价值的概念工具。
通过对ViBe算法的理解和应用，我们可以更好地把握背景减除技术的发展脉络，以及在实际的计算机视觉应用中如何有效地处理视觉数据。这种方法为自动监控、行为分析、视频编码等多种技术的发展奠定了基础。由于ViBe算法能够适应不断变化的场景，它对于那些环境变化频繁或不稳定的监控场合尤为重要。因此，该算法的提出，对于推动机器视觉技术的进步具有重要意义。
