动态视频对象分割是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在从复杂动态场景中准确提取出目标对象。背景减除技术作为其核心方法，广泛应用于视频监控、智能交通和人机交互等领域。然而，传统背景减除算法在面对光照变化、动态背景等复杂场景时，常面临精度下降和鲁棒性不足的问题。本文介绍了一种改进的基于背景减除技术的动态视频对象分割算法，通过引入自适应背景模型更新策略和高级特征融合技术，有效提升了算法的准确性和鲁棒性。
背景减除技术的基本思想是利用背景模型从视频帧中去除背景，从而得到前景对象。常见的背景减除算法包括高斯混合模型（GMM）、ViBe算法等。这些算法通过构建和维护背景模型，实时更新背景信息，从而实现对前景对象的分割。
传统的背景减除算法在背景模型更新上通常采用固定的更新率，这在静态或缓慢变化的场景中表现良好，但在动态背景或光照变化较大的情况下，会导致背景模型更新不及时，影响分割效果。本文提出的改进算法引入了一种自适应背景模型更新策略，根据当前帧与背景模型的差异程度动态调整更新率。当检测到较大差异时，增加更新率以快速适应背景变化；当差异较小时，降低更新率以保持背景模型的稳定性。
为了进一步提升分割精度，本文算法还结合了高级特征融合技术。传统算法主要依赖于颜色、亮度等低级特征进行分割，而高级特征如纹理、边缘信息等能够提供更多关于目标对象的细节。通过将低级特征和高级特征进行融合，算法能够更准确地识别出前景对象与背景的边界，从而提高分割的精确度。
为了验证改进算法的有效性，本文在多个动态视频数据集上进行了实验。实验结果表明，与传统背景减除算法相比，改进算法在光照变化、动态背景等复杂场景下具有更高的分割精度和更强的鲁棒性。特别是在处理具有复杂背景和快速移动目标的视频时，改进算法能够更准确地提取出目标对象。
以下是一个简化版的算法实现示例，展示了自适应背景模型更新和高级特征融合的基本思路：
# 伪代码示例
def adaptive_background_subtraction(video_frames, initial_background_model):
updated_background_model = initial_background_model
foreground_masks = []
for frame in video_frames:
# 计算当前帧与背景模型的差异
difference = compute_difference(frame, updated_background_model)
# 根据差异调整更新率
update_rate = compute_update_rate(difference)
# 更新背景模型
updated_background_model = update_background_model(frame, updated_background_model, update_rate)
# 提取前景对象
foreground_mask = segment_foreground(frame, updated_background_model)
# 结合高级特征进行精细分割（示例省略具体实现）
fine_foreground_mask = refine_segmentation(foreground_mask, frame)
foreground_masks.append(fine_foreground_mask)
return foreground_masks
本文提出了一种基于背景减除技术的动态视频对象分割算法的改进方法，通过引入自适应背景模型更新策略和高级特征融合技术，有效提升了算法的准确性和鲁棒性。实验结果表明，改进算法在复杂场景下具有显著优势，为动态视频对象分割提供了新的解决方案。