针对复杂环境中道路背景图像的快速获取问题，提出了一种快速有效的道路背景提取和更新算法。应用改进的多帧平均算法提取背景，采用改进的Surendra算法对背景进行更新。实验结果表明，该算法能够减轻初始静止车辆对背景建立的影响，能及时消除由于初始帧中目标移动而造成的鬼影，对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。
【道路背景提取与更新算法】
在智能交通系统中，基于计算机视觉的运动目标检测是关键技术之一，背景提取和更新在其中扮演着至关重要的角色。针对复杂环境中的道路背景图像快速获取，研究人员提出了一种结合改进的多帧平均算法和Surendra算法的高效方法。
1. **多帧平均法**：这是一种经典背景提取方法，通过计算一段时间内图像序列中每个像素的灰度平均值来确定背景灰度。公式表示为：
\[ \text{Background}_{\text{image}} = \frac{1}{K} \sum_{k=1}^{K} I_k \]
其中，\( I_k \)代表第k帧图像的灰度，\( K \)为总的帧数。这种方法简单且快速，但容易受到运动物体的影响，特别是在背景建立初期静止车辆的存在。
2. **Surendra算法**：此算法用于背景更新，基于帧间差分和选择性更新，能够在一定程度上抵抗光线变化。然而，如果初始帧包含运动物体，更新过程可能会产生“鬼影”现象，即运动物体在背景中留下持久的痕迹，影响后续的目标检测。
针对上述问题，研究者提出了改进策略：
2.1 **背景粗提取**：通过调整传统多帧平均法，利用像素灰度变化阈值过滤掉显著差异的点，以减少“污染”痕迹。这样可以初步消除连续的“鬼影”，同时在提取背景过程中辅助检测车辆。
2.2 **背景更新**：在背景更新阶段，结合Surendra算法并应用边缘检测和形态学运算。通过Roberts算子检测边缘，与运动区域进行运算，填充空洞并清除不必要的边缘点，以更精确地确定运动区域，从而提高背景更新的准确性，减少“鬼影”影响。
实验结果证明，这种结合方法能有效减轻初始静止车辆对背景建立的干扰，迅速消除初始帧中目标移动产生的“鬼影”，并对光线变化具有良好的鲁棒性，更新速度快，效果理想，适合实时的背景更新需求。
这种背景提取与更新算法在智能交通系统的运动目标检测中具有较高的实用价值，能够适应环境变化，快速建立背景模型，增强系统的稳定性和准确性。未来的研究可能继续探索如何优化算法性能，以应对更多复杂环境和场景的挑战。
