帧差法目标识别

视频处理算法

视频处理算法1.背景提取的算法 1.1原理框图 图1.背景提取原理图

1.2背景提取与更新算法 1.2.1手动背景法 手动背景法需要人观察到没有前景物体时启动该帧图像，作为背景图像。 这种背景提取方法增加了人力和物力的需求，而且在很多情况下很难在没有前景的情况下获得背景图像，比如高速公路的车辆监测系统、小区的门禁系统等等。这种方法不能实现自适应背景更新的功能，需要使用其他方法修正由于光线，亮度等的变化带来的背景误差。 1.2.2Surendra 算法 Surendra算法能够自适应地获取背景图像。该算法提取背景的思想是通过当前帧帧差图像找到物体的运动区域，对运动区域内的背景保持不变，而非运动区域的背景用当前帧进行替换更新，这样经过一段时间就可以提取出背景图像。 在仿真研究中发现，maxSteps很大程度地决定了背景建立时的速度，α则决定背景更新的速度。这种背景建模和更新的方法，能够很好地解决物体长时间停留对背景的影响，因为背景的更新会将它逐步地作为背景像素点更新到背景中。但是由于它的基本处理方式是帧间差分，使得它不能将色彩、亮度相似的，大面积的运动物体完整的检测出来。这种情况下，运动物体的某些部分将作为背景区域更新到背景中。 1.3动目标检测算法 1.3.1帧间差分运动检测 基于帧间差分的运动检测即帧差法，它根据相邻帧或隔帧图像间亮度变化的大 小来检测运动目标。这种算法虽然能实现实时处理且对光线变化不敏感，不过其分割出的运动目标容易出现拉伸、空洞的现象；而且当前景运动很慢且时间间隔选择不合适时，

容易出现根本检测不到物体的情况。 图2.帧间差分运动检测 1.3.2背景差分运动检测 背景差分算法的实质是：实时输入的场景图像与背景图像进行差分，可以较准确的分割出运动目标。但是背景差分算法也有其天然的缺陷，随着时间的推移，场景的光线、树叶的遮挡、或者运动物体滞留都会很大程度的破坏已经建立好的背景图像。为了解决这些问题，最好的方法便是使用背景建模和背景更新算法来弥补。 实验结果表明：背景差分算法也可以有效地检测出运动目标。由于背景建模算法的引入，使得背景对噪声有一定的抑制作用，在差分图像中“雪花”。较帧间差分算法有所减少。同时，使用背景差分算法检测出的运动物体轮廓，比帧间差分法的检测结果更清晰。因此，在背景建模与背景更新处于比较理想的状态下，背景差分算法得到的差分结果略好于帧间差分的结果。

三帧差分法

三帧差分法的问题 大家帮忙看看这个三帧差分法的代码哪里出了问题？参照论坛上的相邻帧差法，改造成三帧差分法。 clc; clear; targetavi='SampleVideo.avi'; %%原始视频 resultavi='result.avi'; %%检测结果视频%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读取视频 mov=aviread(targetavi); %mov=mmreader(targetavi); fnum=size(mov,2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立结果视频 aviobj = avifile(resultavi); aviobj.Quality = 100; aviobj.Fps = 15; %https://www.360docs.net/doc/937368784.html,pression='Indeo5'; https://www.360docs.net/doc/937368784.html,pression='None'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%帧间差分法 for i=2:fnum x=mov(i-1).cdata(:,:,:); y=mov(i).cdata(:,:,:); z=mov(i+1).cdata(:,:,:); m=rgb2gray(x); m=medfilt2(m); n=rgb2gray(y); n=medfilt2(n); o=rgb2gray(z); o=medfilt2(o); q=im2double(n); w=im2double(m); p=im2double(o); c=q-w;%%前两帧差分 b=p-q;%%后两帧差分 t=40; %%阈值，此值可以调节 t=t/256;%%转化为double型数据 k=find(abs(c)>=t);%%find函数作用是找到图c中的值大于t的点坐标

帧差法代码讲课稿

% By lyqmath @ Matlab中文论坛 clc; clear all; close all; avi = mmreader('samplevideo.avi'); for i = 1 : avi.NumberOfFrames img = read(avi, i); pixels(:, :, :, i) = img; figure(1); imshow(img, []); text(1, 15, sprintf('原视频：%d帧By lyqmath', i), 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r'); end tracking(pixels); function d = tracking(video) if ischar(video) % 载入视频数据 for i = 1 : avi.NumberOfFrames img = read(avi, i); pixels(:, :, :, i) = img; end else pixels = video; end nFrames = size(pixels, 4); rows = size(pixels, 1); cols = size(pixels, 2); % 转换成灰度图像 for i = 1 : nFrames pixel(:, :, i) = (rgb2gray(pixels(:,:,:,i))); end for i = 2 : nFrames d(:, :, i) = (abs(pixel(:,:,i) - pixel(:,:,i-1))); bw(:, :, i) = im2bw(d(:, :, i), 0.2); % 寻找上下边界 cou=1; for h = 1:rows for w = 1:cols if bw(h, w, i) > 0.5 bottomEdge = h; if cou == 1 topEdge = bottomEdge; end cou = cou+1; break;

基于帧间差分图像处理技术在电梯门系统应用

基于帧间差分图像处理技术在电梯门系统应用 摘要：电梯门系统作为电梯中的门户，其更好的安全性，智能性一直是研究人员追求的。本文采用ARM 处理器，运用图像处理技术对动态目标进行检测，跟踪和简单的预测，从而实时得检测需要使用电梯的人的情况，快速响应。实验结果证明，所设计的系统能实时性，适应性都基本满足要求，具有较大的实用价值。 关键词：电梯门；帧间差分；图像处理 中图分类号：TP273.5 Application of elevator door system based on inter-frame difference image processing technology XING Hai-xiao, ZHAO Guo-jun,Wangfei ,ZENG Guo-wei, LU Xin-sen (College of Mechanical Engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310014, China) Abstract:As a gateway to elevator, door system’s security, inte lligence has always been pursued by researchers. In this paper, the use of ARM processors and the image processing technology for dynamic target detection, tracking and predicting easily, so get real-time detection of people who need to use the elevator, then rapid response. Experimental results show that this system real-time performance, adaptability to meet all basic requirements, greater application value. Keywords: elevator door; Inter-frame Difference; image processing 0. 引言 随着现代化城市的高速发展，高层建筑的日益增多，电梯需求量越来越大，同时，人们对电梯的要求也越来越高。作为进出电梯轿厢安全保证，门保护装置一直是用户最关心的产品之一，也是衡量电梯质量的一个重要指标。目前，电梯门保护装置主要分2大类：机械门保护，光电门保护。 1. 本课题研究的主要内容 随着图像识别技术的日新月异，提出了基于ARM的嵌入式图像识别智能电梯门安全保护系统。通过硬件的设计和运用，以及算法的研究，开发出一套智能的通过图像识别的电梯门安全保护系统（以下简称系统）。主要实现两大功能：（1）在电梯门即将关闭时有人在一定角度走向电梯门时，本系统能通过这个人的运动轨迹识别其是要乘电梯还是仅仅路过，从而控制电梯门的开启或关闭，达到“闻香识客”功能。（2）在电梯门关闭时，通过拍摄电梯轿厢门间的图像，判断门间是否有物体，当有物体挡住时，则电梯门开启；反之，则关闭。 2. 系统的组成 本系统总体设计思路是用CMOS摄像头采集转换视频信号，用ARM作主控芯片进行采集图像的缓存控制，并用动态检测算法对图像进行判别，识别有无运动目标出现，并进行轨迹分析。 主要以S3C2440为核心构建主板的硬件系统和软件。硬件系统包括基于CMOS摄像头OV9650的图像采集模块，存储模块，图像处理模块，通信模块，电源模块等子模块。

基于背景减法和帧差法的运动目标检测算法研究

分类号：密级 硕士学位论 文 论文题 目:基于背景减法和帧差法的运动目标检测算法研 究 研究方向图像处理 专业名称通信与信息系统 研究生姓名余启明 导师姓名、职称任克强教授 2013年6月5日 江西?赣州

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要课题，在航空航天、视频监控以及智能交通等领域有着广泛的应用前景。研究视频图像序列中运动目标检测算法具有重要的理论价值和实践意义。本文在分析几种常见运动目标检测算法的基础上，着重研究了背景减法和帧差法。本文所做的主要工作如下： (1)分析了运动目标检测的应用背景、研究现状和目标检测中要用到的一些视频图像处理理论。对视频序列中常用的光流法、帧差法和背景减法等运动目标检测算法进行研究，分别介绍了它们的基本原理和一些改进算法。特别是针对背景减法，分析了常见的几种背景减法的建模方法。 ⑵在分析现有背景建模方法的基础之上，发现采用传统混合高斯模型建模进行目标检测时，其学习速率不可根据背景的改变而改变，影响了背景的更新效率，本文提出了一种改进的运动目标检测算法。改进的算法把学习速率分成背景建模初期和背景形成以后这两个阶段，在这两个阶段里均采用自适应的学习速率，使得模型可以更即时地更新，从而能够及时更新背景，消除运动目标的残影，提高检测准确率。实验结果表明，本文算法可以更准确地检测出运动目标，较好地消除阴影，并具有较好的自适应性和稳健性。 ⑶在分析传统帧差法进行目标检测的基础之上，针对运动目标颜色与背景灰度值相似情况下出现检测的目标轮廓不完整的问题，本文进行了改进。先用改进的帧差法进行运动目标检测，再将Canny算子作用于此目标，以提取出边缘信息，最后将目标边缘与原目标取“或”操作。此方法能够较好地解决运动目标和背景颜色差别较小时，检测的运动目标轮廓不完整的问题，从而得到更加准确的运动目标。实验结果表明，本文提出的改进的基于边缘检测与帧差法的运动目标检测算法可用于比较复杂的环境，对目标色彩的局限性小，具有较好的实用性。 关键词：目标检测；背景减法；混合高斯模型；边缘检测；帧差法 Abstract The detection of moving targets is an important topic in the field of computer vision, and has a wide range of applications in the aerospace, video surveillance, intelligent transportation and other fields. Studying moving target detection algorithm of video image sequence has important theoretical value and practical significance. This paper focuses on the analysis of several common moving target detection algorithms which based on background subtraction and frame difference. The main work of this paper is as follows: (1)Analyzed the background of moving object detection, the current situation and video image processing theory of target detection. Studied three moving target detection algorithms, which are optical flow method, the frame difference method and background subtraction. The principles of these algorithms and improved algorithms are analyzed. At last, this paper studied the modeling methods of the background subtraction. (2)The fixed learning rate is adopted by traditional Gaussian mixture model, in other words,

基于FPGA的帧间差分算法实现调研报告

基于FPGA的帧间差分算法调研报告 一、背景与重要意义： 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，判断它是否大于阈值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动。图像序列逐帧的差分，相当于对图像序列进行了时域下的高通滤波。 帧间差分法的优点是：算法实现简单，程序设计复杂度低；对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好。Altera公司推出的FPGA内部含有可以编程的输入/输出单元、可编程逻辑单元、嵌入式块RAM、丰富的布线资源、底层嵌入式功能单元 和内嵌专用内核,利用这些资源可以方便的搭建系统,所以本设计采用FPGA作为主控芯片。随着FPGA技术的不断创新和发展,其必定会在计算机视觉领域发挥越来越重要的作用。 二、国内外研究现状(2009~2014)： 课题相关国内论文调研： 期刊论文： 1肖丽君 肖丽君（1969-），女，副教授，硕士，主要从事人工智能、计算机视觉研究. [1]肖丽君.基于背景减与帧间差分结合的视频运动目标分割[J].北华大学报（自然科学版），2010,05:1009-4822 2郑锵 郑铿(1988-)，男，硕士研究生。研究方向：图像处理，机器视觉. [1]郑铿，李榕.基于FPGA的视频跟踪系统设计与实现[J]，激光杂志，2014,3:0523-2743 3李金屏 李金屏( 1968－)，男，教授，博士，硕士生导师．研究方向: 人工智能模式识别和图像处理[1]李金屏,王磊,张中方. 利用FPGA实现视频移动目标的有效检测[J]. 计算机工程与应用,2010,26:162-165. [2]王磊,张中方,李金屏. 基于FPGA的静态背景下移动目标检测[J]. 济南大学学报(自然科学版),2009,04:342-346. 硕士生毕业论文： 4姜宇 姜宇，男，工学硕士，研究方向：电子科学与技术 [1]姜宇.基于FPGA的运动目标检测系统的研究[D].大连海事大学，2012. 5廖马腾 廖马腾，男，工学硕士，研究方向：图像识别 [1]廖马腾. 基于基于FPGA的运动车辆检测算法研究[D].五邑大学,2013 6黄宇 黄宇，男，工学硕士，研究方向：电路与系统

帧差法目标识别

本文展示了一种自动识别视频中移动目标的方法。论文中提取移动目标通过帧序列，这种方法不需要先验知识，比如：时间阈值调整。基于相邻帧的连续对称差分，我们能得到全分辨率显著图；然后利用最大熵方法计算阈值决定候选区域和获得兴趣点的种子；最后用修改的模糊生长方法获得最终的结果。本文中提出的算法是有效的、具有鲁棒性的。实验结果也证明它具有很好的效果。 移动目标检测在计算机视觉中有广泛应用，但是在研究过程中也有很多 挑战。通常目标检测方法被分为三类： （1）基于时间信息。例如：帧差法能很快检测出目标，但很难得到整个物体的轮廓，并且易受背景的影响。 （2）基于空间信息的。 （3）基于时间和空间信息的。有较好的效果，计算复杂度高。 本文提出了一种基于时间信息的方法。 （1）通过相邻帧对称差分获得显著图； （2）使用最大熵模型得到一个阈值去二值化时间显著图和获得候选区域。然后选择候选区域最显著的点作为兴趣种子点。 （3）对于每一兴趣种子点，在显著图上应用模糊生长方法直到没有点能被聚集和能获得移动物体的轮廓 A.移动显著图的产生 ①获得一段连续帧 ②相邻帧做差分得到移动目标。 ③对得到的差分显著图做开运算。作用：消除小的和亮的细节。 ④为了去除噪声和背景运动的影响，对差分得到的显著图做和再平均 。 B.兴趣种子选择 由于图像是连续变化的，一个固定的阈值不能很好的二值化显著图，本文采用最大熵方法得到一个变化的阈值去二值化显著图和提取候选兴趣区域。然后选择兴趣种子点。

C.移动目标检测 为了提取移动的目标，本论文应用模糊生长方法去使兴趣点的种子生长成一 片区域。如果像素值满足下列条件，对兴趣点的种子使用模糊生长算法。a和u表示如下图 实验 数据集：PETS2000, PETS2001 and Dataset2014 设备：The algorithm is implemented with C++ on a personal computer with Core i3 3.3 GHz CPU and 2G RAM. 评价标准： 假负率(False Negative Rate , FNR) ：FNR = FN /(TP + FN) ，即被预测为负的正样本结果数/正样本实际数 假正率(False Positive Rate , FPR) ：FPR = FP /(FP + TN) ，即被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数 Specificity (负例的覆盖率，True Negative Rate) =正确预测到的负例个数/实际负例总数 PBC ：Percentage of Bad Classifications 召回率（Re、recall）：预测为真实正例除以所有真实正例样本的个数 准确率(Precision) ：预测为真实正例除以所有被预测为正例样本的个数 F-measure：查准率和查全率的调和平均值, 更接近于P, R两个数较小的那个: F=2* P* R/(P + R) 实验结果如下图

帧差法、光流法、背景减除法

帧差法、光流法、背景减除法 运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类。大多数视频监控系统是摄像头固定的，因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注，常用的方法有帧差法、光流法、背景减除法等。 (l)帧差法 帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。算法的不足在于对环境噪声较为敏感，闽值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则忽略了图像中有用的变化。对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。 (2)光流法 光流法的主要任务就是计算光流场，即在适当的平滑性约束条件下，根据图像序列的时空梯度估算运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。通常有基于全局光流场和特征点光流场两种方法。最经典的全局光流场计算方法是L-K(Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法，得到全局光流场后通过比较运动目标与背景之间的运动差异对运动目标进行光流分割，缺点是计算量大。特征点光流法通过特征匹配求特征点处的流速，具有计算量小、快速灵活的特点，但稀疏的光流场很难精确地提取运动目标的形状。总的来说，光流法不需要预先知道场景的任何信息，就能够检测到运动对象，可处理背景运动的情况，但噪声、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场分布的计算结果造成严重影响;而且光流法计算复杂，很难实现实时处理。 (3)背景减除法 背景减除法是一种有效的运动对象检测算法，基本思想是利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域被认为是背景区域。背景减除法必须要有背景图像，并且背景图像必须是随着光照或外部环境的变化而实时更新的，因此背景减除法的关键是背景建模及其更新。针对如何建立对于不同场景的动态变化均具有自适应性的背景模型，减少动态场景变化对运动分割的影响，研究人员已提出了许多背景建模算法，但总的来讲可以概括为非回归递推和回归递推两类。非回归背景建模算法是动态的利用从某一时刻开始到当前一段时间内存储的新近观测数据作为样本来进行背景建模。非回归背景建模方法有最简单的帧间差分、中值滤波方法、Toyama等利用缓存的样本像素来估计背景模型

实践5 视频运动目标检测：帧差法的实现

实践5 视频运动目标检测：帧差法的实现 实验任务： 根据原理，获取并显示两幅图像的帧差灰度图和帧差二值图，如下图所示。 实现的算法是： （1）分别读取两张图像； （2）将2张图像分别转换为灰度图，转换函数可用：cvCvtColor/cvtColor； （3）将2张灰度图相减（求差值），得到帧差灰度图，相减函数可用：cvAbsDiff/absdiff；（4）利用阈值操作，将帧差灰度图转化为帧差二值图，阈值操作函数可用：cvThreshold/threshold；（如果假设目标设定为白色，背景设定为黑色，则需要使用逻辑“非”操作进行颜色转换，可使用cvNot/bitwise_not函数）； （5）显示图像。 请将上述任务改成找茬游戏的自动找茬功能。 请改为三帧差分，并上交源代码。 函数解析： （1）cvCvtColor/cvtColor

C: void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code ); C++:void cvtColor(InputArray src, OutputArray dst, int code, int dstCn=0 ) src 输入的8-bit,16-bit或32-bit单倍精度浮点数影像。 dst 输出的8-bit,16-bit或32-bit单倍精度浮点数影像。 code色彩空间转换的模式，该code来实现不同类型的颜色空间转换。比如CV_BGR2GRAY表示转换为灰度图，CV_BGR2HSV将图片从RGB空间转换为HSV空间。常见的code模式有： CV_RGB2GRAY（彩色图像-灰度图像） CV_BGR2YCrCb CV_RGB2YCrCb CV_YCrCb2BGR CV_YCrCb2RGB CV_BGR2HSV CV_RGB2HSV CV_HSV2BGR CV_HSV2RGB （2）cvAbsDiff/absdiff OpenCV 中计算两个数组差的绝对值的函数。 void cvAbsDiff( const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst ); src1 第一个原数组（第一张图像） src2 第二个原数组（第二张图像） dst输出数组（输出的帧差图像） 函数cvAbsDiff 计算两个数组差的绝对值，其数学原理为： dst(I)c = abs(src1(I)c - src2(I)c). 所有数组必须有相同的数据类型相同的大小（或ROI大小）。 （3）cvThreshold/threshold 作用：函数cvThreshold 对单通道数组应用固定阈值操作。该函数的典型应用是对灰度图像进行阈值操作得到二值图像。

基于帧间差分法的目标运动检测算法开题报告

本科毕业设计(论文)开题报告 题目：基于帧间差分法的目标运动检测算法 Frame difference method based on target motion detection algorithm 课题类型：设计□实验研究□论文□ 学生姓名：郭凯 学号： 3100701135 专业班级：计算机101 学院：计算机科学与技术 指导教师：卢桂馥 开题时间： 201年月日

开题报告内容与要求 一、本课题的研究意义、研究现状和发展趋势（文 献综述） 1.1研究意义 在人们感知到的环境信息中，视觉信息占了很大的比重，其中动态视觉信息更是其主要组成部分。感知环境中的这些动态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向。在现实生活中，大量有意义的视觉信息都包含于运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如航空和军用飞机的制导、交通流量的监测、重要场所的保安以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等，人们往往对运动的物体更感兴趣。 运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉领域的一个非常活跃的分支，是动态图像分析的基础。目标的运动图像序列提供了比目标静止时更多的有用信息，使得我们可以利用运动目标检测与跟踪技术获得比静止图像更有实用价值的信息。 运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关系。做为运动目标跟踪的基础，运动目标检测是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。而运动目标跟踪是做为衔接运动目标检测和上层的目标行为分析和理解的一个重要环节。所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置，简单的说就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助。 综上，对运动目标检测与跟踪有关算法的研究具有重大的理论价值和现实意义。 1.2研究现状和发展趋势 1.2.1研究现状 近些年来，世界各地的学者们针对视频图像中的运动目标检测 与跟踪问题做了大量而深入的研究，提出了许多行之有效的方法，也取得了一定的进展，但到目前为止，还没有出现能够适用于各 种场合、各种情况的通用算法。现今的各种算法在稳健性、准确性、可靠性等方面还有着这样、那样的不足。困难主要在于视频 中存在着各种干扰因素，这些因素包括：运动目标的位移或者自 身的形变、成像传感器本身的固有噪声、照明情况的变化、背景 中的杂波、运动目标的自遮挡或者互遮挡等。这些问题有待我们 进一步研究。

基于帧差法的运动目标检测的matlab代码

mov=aviread('CIMG0003.A VI'); temp=size(mov); fnum=temp(2); for i=1:fnum, strtemp=strcat(int2str(i),'.','JPG'); imwrite(mov(i).cdata(:,:,:),strtemp); end%% 从视频中提出每一帧图像 o=1; e='.jpg'; for i=1:15 u=o-1;v=o-2; m=int2str(o); n=int2str(u);h=int2str(v); s=strcat(m,e);%%把字符串b与m连接后在连接e得到图像文件存储的位置 m=imread(s);%%从S处把图像读取出来 m=rgb2gray(m);%%将图像M灰度化 m=medfilt2(m,[3,3]); if(o>=3) s=strcat(n,e); n=imread(s);

n=rgb2gray(n); s=strcat(h,e); h=imread(s); h=rgb2gray(h); n=medfilt2(n,[3,3]); h=medfilt2(h,[3,3]); q=im2double(m);%%将图像数组转换为double型 w=im2double(n); g=im2double(h); c=q-w;j=w-g; th=10/255; k=find(abs(c)>=th); c(k)=1; k=find(abs(c)

帧间差分法运动目标检测过程及原理

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/937368784.html, 帧间差分法运动目标检测过程及原理 作者：王风禄万戬范津铭 来源：《神州·上旬刊》2019年第05期 摘要：帧间差分算法就是我国研究领域的一大热门，它是我国对目标追踪方面的重大研究对象。这一研究的大体思路就是利用模板匹配的方法进行对目标物的提取和检测。这样的方法的优势在于十分简便，通过视频序列中的连续两帧或者是几帧图像的差别来实现对观察目标的检测和提炼。 关键词：帧间差分法;运动目标追踪;检测过程及原理 1; RGB图像转换为灰度图像 RGB图像的别称为真彩图像，在通常情况下，会按照图像的颜色，一红绿蓝三种颜色为 一组，每一组均代表像素的色彩。这些色彩直接存在图像的数组之中而且不需要使用调色板，RGB图像作为一种拥有二十四位的图像，三种颜色均在一组中占据八个位码，在理论上，所 有的图像总共有2的24次方种颜色。 因为涵盖灰度级不同，所以该类图像成为灰度图像，在matlab中灰度图像分为uint8和16或者双层的精度数据来实现的。在通常的情况下，大多数的灰度图像只能存放在一个矩阵里，在该矩阵中一个像素点就是该矩阵中的一个元素。 元素的数值可以涵盖某个亮度区间，在通常情况下，0指得是灰色，1和255指的是白色，因为灰度图像在存储的过程中用不到调色板，所以matlab在编程的时候会用一个默认的 系统调色板来显示图像。 根据不同的彩色图像，我们可以利用其色度的不同建立三维空间坐标系，三个数轴都代表一个色度，这样就可以直接把色度进行区分和读取，彩色图像就變成了直观的坐标图。这种方法有利于我们直观的读取图片信息。虽然这种方法看是简便，但是由于加权问题，图片在还原的时候有可能出现图像失真的情况，其主要原因在于我们对于红黄蓝的敏感度不同。 2; 图像差分处理 作为面向像素级演变的像素检测步骤，差分处理可以建立连续帧的差分和图像背景变化为坐标数据的差分算法。在连续帧间差分处理方面，其中一套是将连续的两帧进行对比，从中提取有用的信息，这种算法的主要公式如下： 上式很清楚的表示，将连续两帧的图像作差，能够较快地获得差分后的图像信息。

基于帧差法的运动目标检测的matlab代码

mov二avireadCCIMG0003.AVI'); temp二size(mov); fnum二temp(2); for i=1:fnum, strtemp=strcat(i nt2str(i),'.','JPG'); imwrite(mov(i).cdata(:,:,:),strtemp); en d%%从视频中提出每一帧图像 o=1; e='.jpg： for i=1:15 u=o-1;v=o-2; m=i nt2str(o); n=i nt2str(u);h=i nt2str(v); s=strcat(m,e);%%把字符串b与m连接后在连接e得到图像文件存储的位置 m=imread(s);%%从S处把图像读取出来 m=rgb2gray(m);%%将图像M灰度化 m=medfilt2(m,[3,3]); if(o>=3) s=strcat( n,e);

n=im read(s); n=rgb2gray(n); s=strcat(h,e); h=imread(s); h=rgb2gray(h); n=medfilt2(n,[3,3]); h=medfilt2(h,[3,3]); q=im2double(m);%%将图像数组转换为double型 w=im2double(n); g=im2double(h); c=q-w;j=w-g; th=10/255; k=find(abs(c)>=th); c(k)=1; k=find(abs(c)