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下载地址：http://download.csdn.net/detail/frd2009041510/8691475
该软件平台中包含了37种背景建模算法，可以显示输入视频/图像、基于背景建模得到的前景和背景建模得到的背景图像，还可以显示出每种算法的计算复杂度等等。并且，测试的可以是视频、图片序列以及摄像头输入视频。其界面如下图所示：
BgsLibrary的软件框架如下图所示，是基于C++平台编写的，至于详细的源代码将会在接下来的博客中一一分析。
下图中以CPU使用率、需要的内存以及运行时间三个方面比较了各种背景建模算法性能的优劣。
背景建模技术会遇到以下挑战：
（1）、噪声图片：这种情况基本上属于由网络摄像头或压缩后的视频图像而造成的低质量图片/视频源；
（2）、相机抖动：在一些条件下，风会引起摄像机前后抖动；
（3）、相机自动调整：目前，很多摄像头都具有自动控制的功能，如光照控制、白平衡以及放大缩小等功能；
（4）、光照变化：这是最常见的，例如开灯关灯产生的光线变化；
（5）、自举现象：在一段时间内，背景建模技术得不到背景图像的情况；
（6）、掩饰：前景与背景图像像素值很相近，导致前景与背景不能够分清；
（7）、前景孔洞：利用背景减法时，前景内部的一些区域可能会被误检测为背景；
（8）、移动的背景目标：背景中的一些物体也可能移动，这些物体不能被当做前景的一部分；
（9）、进入的前景目标：一个新的运动物体进入，应该能够及时地被检测到；
（10）、动态背景：例如小目标抖动、树叶抖动、水面涟漪；
（11）、开始运动的目标：场景中的目标开始运动时，它本身以及新的相关的部分应该可以被检测到；
（12）、进入休眠的前景目标：一些前景目标进入场景后静止不动的情况；
（13）、阴影：能够检测出运动目标的阴影以及背景区域原有的阴影。
面对这些挑战，一些背景建模技术所能解决的问题列表如下图所示：
背景建模技术（二）：BgsLibrary的框架、背景建模的37种算法性能分析、背景建模技术的挑战
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ywsoftware/p/4511757.html
