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針對現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的視頻實時二值概率分割算法。該算法通過規范化視頻幀中每個像素屬于前景類和背景類的概率大小，實現了基于二次馬爾可夫測量場（ QMMF）模型的視頻實時二值概率分割。首先分別為不同場景的視頻幀提出了兩種概率模型，即靜態背景概率模型（ SBLM）和動態背景概率模型（ UBLM）；然后，通過光照矯正算法顏色轉換、陰影抑制算法陰影檢測以及偽裝檢測算法來計算每個像素屬于背景類的概率值；最后，通過Gauss-Seidel模型迭代計算出了使能量函數取得最小值的背景概率值進而得到像素的二值化值。此外，為了提高算法分割的準確性，該算法包含了對光照突變、投射陰影以及偽裝情況的實時處理。同時，為了滿足算法的實時性要求，在NVIDIA CPU上并行實現了該算法。驗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執行時間。實驗結果表明，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；在算法執行時間方面ViBe+和CMM+的平均CPU執行時間大約是QMMF的1.3倍。此外，還計算了QMMF算法的GPU加速比約為76.8。
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