动态环境下改进五帧差分的运动目标检测新算法

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帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的视频运动目标检测技术，它通过比较视频序列中相邻帧之间的差异来检测目标的运动。

该方法常用于视频监控、智能交通系统、视频分析等领域。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理，以及其在实际应用中的优势和局限性。

一、帧间差分法的原理帧间差分法的原理基于一个简单的假设：如果某个像素点在相邻两帧之间的亮度发生了变化，那么这个像素点所对应的物体就有可能发生了运动。

根据这个假设，可以通过计算相邻两帧之间的像素点亮度差异来确定目标的运动。

在实际应用中，帧间差分法通常使用以下公式来计算相邻两帧的像素点差异：D(x,y,t) = |I(x,y,t) - I(x,y,t-1)|D(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的差分值，I(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的亮度值，t-1表示时间t之前的时刻。

通过计算相邻两帧之间的像素点差异，可以得到一副差分图像，该图像中像素点的数值表示了该点在帧间差分中的差异程度。

接着，可以对差分图像进行阈值处理，将高于阈值的像素点标记为目标像素点，从而实现目标的运动检测。

帧间差分法的运动目标检测过程包括以下几个步骤：1. 视频帧获取和预处理首先需要从视频流中获取连续的视频帧，并对每一帧进行预处理，包括灰度化、降噪、边缘检测等操作，以便后续运动目标检测的准确性和鲁棒性。

2. 帧间差分计算对相邻两帧的视频进行帧间差分计算，得到差分图像。

可以使用绝对差值、差分平均值等方式来计算差分图像。

3. 阈值处理对差分图像进行阈值处理，将高于阈值的像素点标记为目标像素点。

阈值的选择是帧间差分法中需要仔细考虑的一个关键问题，合适的阈值能够更好地区分目标和背景，提高检测准确度。

4. 目标区域提取通过连通域分析、形态学处理等方法，将标记为目标像素点的区域进行进一步的提取和分割，得到目标的位置信息。

5. 目标跟踪和输出对提取得到的目标区域进行目标跟踪和输出，可以采用卡尔曼滤波、光流算法等方法来对目标进行跟踪，最终实现目标的运动检测和输出。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理
帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法，其基本原理是通过对连续帧图像的像素
进行差分运算，找到像素值有较大变化的像素点，从而判断出图像中的运动目标。

1.图像采集：需要连续采集到少于或者等于2帧的图像，这些图像通常是通过视频摄
像机或者其他类似设备获得的。

2.减法运算：将第一帧图像的像素值依次与第二帧图像的像素值相减，得到一个差分
图像。

差分图像中的每个像素值表示了该像素点在两个图像中的变化情况。

根据差分结果，可以得到该像素发生变化的时间、位置和幅度等信息。

3.二值化处理：对差分图像进行二值化处理，将差分图像中的像素值映射为0或者255，得到一个二值化的图像。

二值化后的图像中，像素值为255的部分表示图像中存在运动目标，而像素值为0的部分则表示图像中没有运动目标。

4.目标区域提取：根据二值化后的图像，可以通过对连续的相邻像素点进行连通区域
分析，获得运动目标的位置和大小等信息。

通过设定一定的阈值来确定目标的像素数量或
者面积大小，可以筛选掉一些由于噪声等原因引起的误检测。

5.目标跟踪：在连续的帧图像中进行目标检测后，可以通过对目标的位置信息进行跟踪，进一步判断目标的运动轨迹和速度等特征。

帧间差分法也存在一些局限性。

该方法对于光照变化敏感，当光照发生较大变化时，
会导致图像中的许多像素值发生变化，从而增加了误检测的可能性。

当背景中存在较大的
纹理变化或者噪声时，也容易引起误检测。

在实际应用中，帧间差分法通常与其他方法相
结合使用，以提高运动目标检测的准确性和鲁棒性。

一种基于改进帧差法的运动目标检测

一种基于改进帧差法的运动目标检测严晓明【期刊名称】《莆田学院学报》【年(卷),期】2011(018)005【摘要】An improved algorithm for getting more precise boundary of moving object base on frame difference algorithm is listed in this paper.The situation of imprecise value of boundary because of moving object shape variation on video was solved by the improved algorithm.It performs simulation of detecting distance and velocity of moving object with object central point calculating by the precise value inmatlab.Experiment results show that the proposed method has closer to realistic value than frame difference algorithm.It is suitable for moving object detection when shape of moving object varies greatly in video.%针对视频中的运动目标离摄像头较近时由于形状的变化而导致目标边界测定不准确的问题,在帧间差分法的基础上,提出了一个求精运动目标边界的算法。

先用得到边界值计算目标中心点,再对视频中的运动目标进行运动距离和速度的检测,并在Matlab中进行仿真。

实验结果表明,该算法对帧差法的结果进行求精后,得到的运动目标的状态值更接近于实际情况,改进的算法更适合于视频中运动目标形状变化较大的情况下进行运动目标状态的检测。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法，依靠帧与帧之间的差异来实现对运动目标的检测。

其原理是通过计算相邻帧之间的差异，将运动目标从静态背景中分离出来，从而实现目标检测。

1. 获取视频流或者图像序列，并将其转换为灰度图像。

该过程可以使用OpenCV等图像处理库实现。

2. 按照时间顺序，每隔一定的时间间隔（例如，每秒钟、每隔几帧）取一帧图像，形成连续的图像序列（也可以直接读取视频流）。

如果采用的是视频流，还需将视频流的时间基准与实际时间对齐。

3. 对于每一帧图像，先将其与上一帧图像做差，得到当前帧的差分图像。

若没有前一帧图像，则将当前帧图像作为背景参考。

4. 对于差分图像，可以应用阈值分割算法（例如Otsu算法、自适应阈值法等）来将其二值化。

此时，目标物体所在的像素值区域将为前景，而背景则为另一种像素值。

5. 对于二值化后的图像，可以应用形态学处理（例如开操作、闭操作等）来去除噪声点和孔洞，从而更准确地提取目标轮廓。

6. 最后，可以利用cv2.findContours()函数查找目标的轮廓。

这些轮廓可以代表单个运动目标或者多个运动目标。

且可以通过测量轮廓的面积、宽度、高度、位置等属性，进一步对目标进行分类与识别。

总结起来，帧间差分法是一种基于视频或图像序列的运动目标检测方法，它的优点是实现简单、速度较快，且对于CMOS或CCD摄像头等图像采集设备不稳定、背景不纯，亮度不均等问题具有较好的适应性。

不足之处在于对于复杂的场景或目标缩放、旋转、部分遮挡等情况，其检测效果容易受到影响。

因此，在实际应用中，我们需根据具体情况选择不同的算法方法来实现更准确、可靠的目标检测。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法，它通过比较视频序列中不同帧之间的差异来检测运动目标，从而实现目标跟踪和识别。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理。

帧间差分法的运动目标检测过程主要包括以下几个步骤：1. 视频帧获取：首先需要获取视频序列，可以通过摄像头、摄像机等设备来获取。

2. 帧间差分处理：将视频序列中相邻的两帧进行差分处理，得到两帧之间的差异，以检测目标的运动情况。

差分处理可以使用像素级的差异或者区域级的差异进行计算。

3. 运动目标检测：通过帧间差分处理得到的差异图像，可以进行阈值处理、边缘检测、连通域分析等操作，以提取出视频序列中的运动目标。

4. 目标跟踪与识别：最后可以对提取出的运动目标进行跟踪和识别，以实现对目标的监控与分析。

二、帧间差分法的原理帧间差分法的原理是基于视频序列中连续帧之间的差异来进行运动目标检测的。

具体来说，帧间差分法的原理包括以下几个方面：1. 差分图像计算：帧间差分法首先通过比较视频序列中相邻帧的像素值，计算出两帧之间的差异。

常见的计算方式包括绝对差分、均方差分等，可以得到表示两帧之间差异的差分图像。

1. 视频监控：帧间差分法可以用于视频监控系统中对目标的运动进行检测与跟踪，从而实现对监控区域的实时监控与预警。

2. 交通监控：在交通监控系统中，帧间差分法可以用于车辆与行人的运动检测与识别，以实现交通流量统计、违规行为检测等功能。

3. 智能驾驶：在智能驾驶系统中，帧间差分法可以用于实时检测路面上的车辆、行人等运动目标，以实现自动驾驶、避障等功能。

4. 人体姿态识别：帧间差分法可以用于对人体姿态的运动进行检测与分析，从而实现人体姿态识别、动作分析等功能。

优点：2. 对光照变化不敏感：帧间差分法在运动目标检测过程中对光照变化不敏感，能够适应不同光照条件下的目标检测需求。

3. 算法简单：帧间差分法的算法相对简单，计算量小，适用于资源有限的嵌入式系统。

基于vibe模型和五帧差分法的目标检测算法

ber of areas where the number of foreground pixels in these areas is greater than the preset threshold value，and the number of areas
that meet the conditions are compared with the total number of foreground image areas. Secondly，When the ratio is greater than a
关键词
ViBe 背景模型；运动检测；五帧差分法
中图分类号
TP391.4
DOI：10. 3969/j. issn. 1672-9722. 2020. 03. 033
Target Detection Algorithm Based on ViBe Model and Five-Frame
Difference Method
针对当前常用 ViBe 算法对光照适应性差，当光照突变时 ViBe 算法把大面积的背景误判成前景；为此提出了一
种结合 ViBe 背景模型与五帧差分法的新的运动目标提取方法。首先采用 ViBe 算法提取运动前景目标，然后将整个前景图
片分成若干区域，统计这些区域中前景像素个数大于预设阈值的区域的个数，将符合条件的区域的个数与整个前景图片区
域总数相比，当比值大于某一阈值，发生了判断为光照突变改用五帧差分法处理图像；最后通过连通性检测和形态学操作等
后处理，最终提取出运动前景目标。实验结果表明：该算法能够有效地防止 ViBe 算法把大面积的背景误判成前景，提高了
ViBe 算法对光照变化场景下的鲁棒性，检测效果优于单独使用 ViBe 算法和五帧差分法的检测效果。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的视频运动目标检测方法，它广泛应用于视频监控、智能交通、智能车辆等领域。

本文将从帧间差分法的原理和检测过程两个方面进行介绍。

一、帧间差分法的原理帧间差分法是一种基于像素级的运动目标检测方法，它利用相邻视频帧之间的像素差异来提取运动目标。

其原理是通过比较相邻两帧图像的像素值之差，来检测图像中的运动目标。

如果相邻两帧图像中某一像素点的像素值之差超过了一个设定的阈值，那么就认为该像素点处于运动状态。

通过对每个像素点进行类似的处理，就可以提取出视频中的运动目标。

帧间差分法的原理比较简单，但是在实际应用中需要考虑的因素较多，例如光照变化、背景干扰、噪声等问题都会对帧间差分法的检测效果产生影响。

帧间差分法通常需要结合其他方法来解决这些问题，以提高检测的准确性和稳定性。

帧间差分法的检测过程通常可以分为以下几个步骤：1. 视频获取：首先需要获取视频数据，可以通过摄像头、视频文件等方式获取到需要进行运动目标检测的视频数据。

2. 视频预处理：在进行帧间差分之前，通常需要对视频数据进行一定的预处理工作，主要包括去噪、增强、背景建模等操作，以减少噪声干扰、提高图像质量，从而提高运动目标检测的准确性。

3. 帧间差分计算：对于每一帧图像，首先需要与上一帧进行差分计算，得到相邻两帧图像之间的像素值差异。

4. 阈值处理：接下来需要对差分图像进行阈值处理，将像素值差异超过设定阈值的像素点认定为运动目标。

通过调整阈值大小可以控制运动检测的敏感度。

5. 运动目标提取：最后将通过阈值处理得到的二值图像进行连通区域分析，提取出视频中的运动目标区域。

需要注意的是，帧间差分法进行运动目标检测时还需要考虑运动目标的轨迹跟踪、运动目标的特征提取等问题，这些问题通常需要结合其他方法来解决。

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法郝毫刚;陈家琪【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)004【摘要】静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差.为此,提出一种改进的运动目标检测算法.对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,和用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标.实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好.%Aiming at moving object detection under the static background, this paper proposes a modified difference fusion algorithm. The proposed algorithm pre-processes the original image, combines with background difference and five frame difference, improves the method of automatically extracting background, it extracts moving regions in images by means of the dynamic threshold based on the adaptive background model, and gets the final moving objects by morphological filtering and connectivity detecting. Experimental result shows that the algorithm can extract moving objects more completely, with background more adaptable and real-time guaranteed.【总页数】3页(P146-148)【作者】郝毫刚;陈家琪【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法 [J], 孙文华2.改进三帧差分法与背景差分法结合的运动目标检测算法 [J], 高林;王昌宇3.基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法 [J], 郑佳;李江勇4.背景差分与三帧差分结合的运动目标检测算法 [J], 卢章平;孔德飞;李小蕾;王军伟5.基于背景差分的高速公路运动目标检测算法 [J], 符锌砂;王祥波;李海峰;孟庆昕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于五帧差分法的动态目标检测新算法

依托稳健的背景模型，对于背景的扰动、光照的突变
１０（ＩＨ，＋１（）一（）Ｉ＜）
（１）
等极其敏感；帧差分法能适应静态和动态背景，无需提取和更新背景，时间复杂度低，但容易出现空洞和双影现象Ｊ。基于传统帧差分的改进，许多专
图像中的中间帧分别与前２帧、后２帧进行差分，将
４个帧差结果进行先 “ 与” 再“ 或” 运算，一定程度上
减少了漏捡情况，然而其目标边缘不连续；文献［７］的五帧差分法是通过先对五帧图像进行中值滤波，
很多的空洞。。，且对于光照变化或背景扰动等场景
的场景，准确率低，鲁棒性不强。为此，文献［６］、［７］
提出了五帧差分法，一定程度上减少了漏捡情况，然而，其目标仍存在部分空洞现象和边缘不够连续的
将连续的五帧彩色图像转为灰度图，并进行高斯滤波和中值滤波除噪；然后将当前帧分别与前２帧、后２帧进行差分二值化运算；再将４个帧差分结果进行先 “ 或” 再“ 与” 运算；通过形态学后处理检测出目标；最后引进一个新的综合指标日评估检测算法的优劣。实验结果表明，该算法能快速地检测出目标，能适应光照变化等复杂场景下的目标检测，具有较强的鲁棒性和较高的准确率。关键词：五帧差分法；复杂场景；目标检测

改进的背景减法与五帧差分法相结合的运动目标检测

ＰＡＮＺｈｅｎｇ — ｒｏｎｇ，ＺＨＯＮＧＺｈｅｎ — ｚｈｅｎ，ＺＨＡＮＧＮｉｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｉｒｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００５０，Ｃｈｉｎａ）
ｈｉｓｔｏｇｒａｍｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｌｕｆｅｎｃｅｏｆｎｏｉｓｅ．Ａｎｄｔｈｅｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅｏｆｔｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｒａｎｇｅｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔ
ｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｉｆｖｅａｄｊａｃｅｎｔｉｆ＇ａｍｅｓｏｆｔｈｅｖｉｄｅｏａｒｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｇｒａｙｌｅｖｅｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｍｅｄｉａｎｉｆｌｔｅｒｉｎｇａｎｄ
ＭｏｖｉｎｇＯｂｊｅｃｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＩｍｐｒｏｖｅｄＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＳｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｉｎＣｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ

基于动态场景的运动目标检测算法

离散图像：是指用一个数字阵列表示的图像。该阵列的每一个元素称为像素。像素是组成数字图像的基本单位，是按某种规律(如模拟/数字转换)编成一系列二进制数码(0和1)来表示图像上每个点的信息。因此又称之为数字图像。
由于目前的计算机所能处理的信息必须是数字信号，而我们得到的照片、图纸或景物等都是连续的模拟信号，所以数字图像处理的第一个环节就是将连续图像信息转化为数字形式。也就是说，需要完成将二维坐标系中连续像点的离散化。即将整幅画面划分为矩形微小区域的像素点的过程，以及对表示亮暗程度的数值的离散化处理，像素点的亮度或彩色取值空间离散为有限个数值的量化级数，以数码表示图像信息。这两个操作分别称为图像数字化技术中的采样与量化。通过数字化处理，我们就可以得到数字图像。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
根据数字图像的描述方式的特点，又可以将图像分为二值图、灰度图和彩色图像。
2.2
图像因其表现方式的不同分为连续图像和离散图像两大类。
连续图像：是指在二维坐标系中具有连续变化的，即图像画面的像点是无限稠密的，同时其灰度值(即图像从暗到亮的变化)也是无限稠密的图像。
毕业设计（论文）
题目基于动态场景的运动
目标检测算法研究
专业电子信息工程
2013
论文题目：基于动态场景的运动目标检测算法研究
专业：电子信息工程
班级：
作者：
指导教师：职称：教授
答辩日期：
摘要
目标检Байду номын сангаас是计算机视觉的基础和关键技术。在目标检测中，基于视频的运动目标检测，其目的是从连续视频帧中检测出运动的物体，然后提供给检测后处理程序用于实现定位、跟踪、报警与识别等应用。因为实际中许多监控应用由于搭载在云台上的摄像机姿态和位置的变化，会形成视频序列中的背景和目标同时产生运动的动态场景，因此针对动态场景图像序列的研究正成为当前应用视觉领域的热点。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法运动目标检测，是一种常用的视频目标检测方法。

它通过比较视频序列中相邻帧之间的差异，来识别出视频中的运动目标。

这种方法具有简单、快速、实时性强的特点，因此在视频监控、智能交通、安防监控等领域得到了广泛的应用。

下面将介绍帧间差分法运动目标检测的原理和实现过程。

一、原理帧间差分法的原理是通过比较视频序列中相邻帧的像素值差异来识别出视频中的运动目标。

一般来说，视频中的运动目标在相邻帧之间会引起像素值的变化，而静止的背景则保持相对稳定的像素值。

我们可以通过计算相邻帧之间的像素值差异来找出视频中的运动目标。

具体来说，对于视频序列中的每一帧图片，我们可以将其表示为一个像素矩阵。

假设当前帧为I(x, y, t)，而前一帧为I(x, y, t-1)，那么我们可以通过以下公式计算出两帧之间的像素差异：D(x, y, t) = |I(x, y, t) - I(x, y, t-1)|D(x, y, t)表示像素点(x, y)在时间t上的差分值。

通过计算所有像素点的差分值，我们就可以得到一张差分图像。

在这张差分图像中，像素值较大的地方表示有较大的像素差异，而像素值较小的地方则表示像素差异较小。

通过阈值处理和连通域分析，我们就可以找出视频中的运动目标。

二、实现过程帧间差分法运动目标检测的实现过程可以分为以下几个步骤：1. 读取视频我们需要从视频文件中读取视频序列，并将每一帧的图片进行提取，以便后续的处理。

2. 计算帧间差分对于视频序列中的每一帧图片，我们需要计算其与前一帧之间的差分图像。

这可以通过上文提到的差分公式来实现。

3. 阈值处理得到差分图像之后，我们可以对其进行阈值处理。

通过设定一个合适的阈值，将差分图像中较大的像素差异点标记为前景点，而将较小的像素差异点标记为背景点。

4. 连通域分析通过连通域分析，我们可以将前景点连接成一个个连通区域，从而得到视频中的运动目标。

5. 目标跟踪我们还可以对检测出的运动目标进行跟踪，以便进行后续的分析和处理。

融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测

融合五帧差分和codebook模型的运动目标检测李春敏;邬春学;熊乃学【摘要】针对传统codebook算法在复杂背景下抗干扰能力差以及传统帧差法易出现目标空洞的问题,提出了基于codebook模型的背景差法同五帧差法相结合的运动目标检测提取算法.该方法首先建立YUV颜色空间下codebook背景模型,将获得的背景帧与当前帧进行对比,得到前景图像;随后对连续的五帧图像进行预处理、差分二值化和形态学处理后,得到相应的前景图像;最后将基于codebook模型的背景差法和五帧差法所得到的前景图像进行像素的或运算,得到运动目标的精确区域.实验结果表明,该算法有效减少了目标图像中的噪声和阴影,可精确地检测出运动目标,具有良好的鲁棒性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)011【总页数】5页(P51-55)【关键词】运动目标检测;五帧差法;codebook模型;形态学处理;YUV颜色空间;OTSU【作者】李春敏;邬春学;熊乃学【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海210000【正文语种】中文【中图分类】TN957.52运动目标检测是当前图像技术等研究的焦点和热点，广泛应用于多个领域[1]，如行人检测、智能监控、智能机器人等。

运动目标检测是一个通过使用特定算法把与背景存在相对运动的前景目标从图像序列中分离出来的过程。

本文主要对随时间变化不大的静态场景下的运动目标进行检测分析，旨在获取一种高效率、高质量的检测方法。

目前常用的运动目标检测方法包括：光流场法[2]、帧差法[3]和背景差法[4]。

光流场法计算复杂度高、实时性差、硬件要求也非常高，难以满足运动目标检测的实时检测的要求。

帧差法[5]运算量小且易于实现，虽然能较好地适用于光照变化和对实时性要求相对较高的场合，但不能完全提取出所有相关的特征像素点。

一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法

一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法
夏丽娟;姚明磊;张晓玲
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2022(29)12
【摘要】对视觉领域中全景视觉的不断研究表明,采用鱼眼镜头获取的图像序列所研究的运动目标检测准确率低,受到噪声干扰时鲁棒性不高,针对该问题提出一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法。

该方法首先采用五帧差分法对图像进行处理,利用相邻5帧之间进行差分来完成前景与背景的分离,有效地减少目标空洞问题;然后在混合高斯模型中提高自适应学习率和更新高斯分布数量,有效克服了检测中出现的重影现象;最后通过形态学处理,得到目标检测结果。

实验结果表明,改进的方法提供了比传统的全景图像运动目标检测更可靠的检测结果,目标检测率较高。

【总页数】5页(P47-50)
【作者】夏丽娟;姚明磊;张晓玲
【作者单位】江苏理工学院机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于全景视觉的运动目标检测方法
2.一种基于全景图像的运动目标检测方法
3.一种基于运动目标检测的视觉车辆跟踪方法
4.红色文化引领高校青年思想政治教育路径探析
5.微创锁定加压钢板内固定治疗骨质疏松性肱骨近端骨折的效果分析
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基于动态背景更新的运动目标检测算法

ＺＥ — ｅＹＡｎｔｏＨＮＧｊｙ，ＮＷａ — ａｉ（ｈｎｏｇＵｎｅｓｆｃｎｅｎｅｎｌｇ，ｎｄｏ２６１，ｈｎ）ＳａｄｎｉｒｔｏｉｃｄＴｃｏｏｙＱｉｇａ，６５０ＣｉａｖｉｙＳｅａ
ＣｍｕＫｏｌｇｎｅｈｏｇｏｐ￣ｒｎｗｅｅａｄＴｃｎｌｙ电脑知识与技术ｄｏ
Ｖｏ．，．３Ｍａ０１，Ｐ．４９５０１Ｎｏ１，ｙ２０Ｐ３９ —３０６
基于动态背景更新的运动目标检测算法
Ｋｅｒｓｂｃｇｏｎｉｅｅｃｔｏ；ｎｅｆｍｅｄｆｒｎｅｍｅｈｄｍｏｉｇｔｇｔｄｔｃｉｎｙｗｏｄ：ａｋｕｄｄｆｒｎｅｍｅｈｄｉｔｒａｉｅｅｃｔｏ；ｖｎａｅｅｅｔｒｒｒｏ
郑纪闫涛业．万
（山东科技大学研究生教育学院，东青岛２６１）山６５０
摘要：文介绍了几种目前较为流行的运动目标检测方法，细阐述了这些方法的检测原理，该详然后指出这些方法的优势和不足，在此基础上提出了动态背景更新方法，出了整个算法的实现流程，给同时在细节上做了一些改进。实验结果表明，运动检测方法在此静止背景的情况下能够有效地检测运动目标。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理1. 引言1.1 背景介绍帧间差分法是一种常用的视频分析技术，通过比较连续帧之间的差异来检测视频中的运动目标。

随着视频监控系统的普及和应用领域的不断拓展，运动目标检测技术变得越来越重要。

传统的运动目标检测方法往往存在一些局限性，如受到光照和阴影等环境因素的影响，导致检测精度不高。

帧间差分法可以有效克服这些问题，其基本原理是通过比较相邻两帧图像的差异来确定图像中的运动目标。

当两帧图像之间的差异超过一定阈值时，就可以判定出存在运动目标。

这种方法简单有效，能够准确地捕捉到视频中的动态目标，具有较高的检测精度和实时性。

在现实应用中，帧间差分法被广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

通过结合其他技术，如背景建模和运动轨迹分析，可以更进一步提高运动目标检测的准确性和稳定性。

帧间差分法的发展不仅有助于提升视频监控系统的智能化水平，还为其他相关领域的研究和应用提供了重要参考。

1.2 研究意义1. 提高视频监控效率：现如今，视频监控已经成为重要的安全防范手段，而帧间差分法可以有效地提高监控系统的效率，实现对运动目标的自动检测和跟踪。

2. 减少人力成本：传统的人工检测方法需要大量的人力投入，而帧间差分法可以实现自动化的运动目标检测，从而节约人力成本。

3. 提高检测精度：帧间差分法可以对视频序列中的像素进行差分运算，准确地检测出目标的运动轨迹，提高了检测的精度。

4. 加强安防监控：运用帧间差分法可以及时发现异常行为和可疑目标，加强安防监控，保障社会治安。

研究帧间差分法在运动目标检测中的应用具有重要的意义，不仅可以提高监控效率和精度，还可以减少人力成本，加强安防监控，是当前研究中的热点和难点之一。

2. 正文2.1 帧间差分法基本原理帧间差分法是一种常用于视频处理中的运动目标检测技术。

其基本原理是通过比较相邻帧之间的像素差异来判断是否存在运动目标。

具体来说，帧间差分法首先对输入的视频序列进行帧间差分处理，得到差分图像。

基于改进的五帧差分与MeanShift的目标跟踪算法

基于改进的五帧差分与MeanShift的目标跟踪算法郭春凤【摘要】针对传统MeanShift算法无法持久跟踪快速运动目标和受遮挡目标的问题,提出改进的五帧差分与MeanShift相结合的目标跟踪算法.首先使用改进的五帧差分法提纯动态像素点,获取其形心位置、颜色信息和边缘轮廓,以此作为初始化目标模型;然后采用MeanShift算法,以颜色信息和边缘轮廓为特征,从提纯的候选目标模型中,搜索与目标模型相似性最大的最佳匹配位置,实现目标跟踪.实验结果表明,该算法很好地解决了目标快速运动和目标受遮挡的跟踪误差问题,具有较强的鲁棒性和较高的准确率.【期刊名称】《廊坊师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(018)001【总页数】4页(P21-24)【关键词】五帧差分法;MeanShift;目标跟踪【作者】郭春凤【作者单位】福建师范大学福清分校,福建福清350300【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言视频目标跟踪作为计算机视觉领域的一个核心技术，在人机交互、视频监控、增强现实、智能交通和机器人技术等领域都有着广泛的应用［1，2］。

目前国内外的目标跟踪方法主要有四类：①基于3D的跟踪：利用解析几何知识把目标的三维模型投影为平面图像，适合于复杂动态的场景，但该方法计算量大，速度缓慢；②基于模型的跟踪：利用当前帧的目标模型，依据相似性度量函数检索下一帧图像，算法原理简单易实现，但是很容易出现误检现象；③基于特征的跟踪：利用颜色、纹理和形状等特征，根据最优相关匹配原则完成对比跟踪，适合于简单运动的目标，但不适合复杂运动的目标，很难控制刚体目标在运动时的初始化设置；④基于运动信息的跟踪：依据动态目标的动态属性，采用光流法或帧差法来检测动态目标，时间开销很大，不适合实际应用。

其中，基于核密度估计的MeanShift算法是目前较为流行的基于特征的目标跟踪方法［3］，该算法以加权颜色直方图为特征进行目标跟踪，而颜色信息无法准确区分目标点和背景点，当目标出现遮挡或目标移动速度过快时，就很容易受到背景干扰，从而导致跟踪误差累积问题［4］。

帧间差分法运动目标检测过程及原理

帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的视频运动目标检测方法，其原理是通过比较连续两帧图像之间的差异来判断图像中的运动目标。

以下是帧间差分法的运动目标检测过程及原理的详细介绍：1. 获取连续帧图像：首先需要获取前后两帧的视频图像，这两帧图像应该是时间上连续的。

2. 图像灰度化：将获取到的图像进行灰度化处理，将彩色图像转化为灰度图像，此步骤的目的是简化图像处理的计算量。

3. 计算图像差异：比较前后两帧图像的差异，可以使用以下公式计算每个像素的差异：差异 = abs(I1(x, y) - I2(x, y))I1表示前一帧的图像，I2表示后一帧的图像，(x, y)表示像素的坐标。

4. 提取运动目标：根据计算得到的图像差异，可以设置一个阈值（比如差异大于某个阈值的像素点认为是运动目标），将差异大于阈值的像素点提取出来，形成运动目标区域。

5. 运动目标跟踪：对于提取出的运动目标区域，可以根据需要进行进一步的处理，例如检测运动目标的位置、大小、运动轨迹等。

6. 更新帧图像：将当前的图像帧作为前一帧，继续进行后续帧间差分，实现连续的目标检测和跟踪。

帧间差分法的原理是基于连续图像帧之间的变化，当有运动目标出现时，前后两帧图像中相应位置的像素值会发生明显的变化。

通过比较像素点的差异，可以较好地检测出这些运动目标。

这种方法的优势在于简单、实时性较高，适合于动态目标较为明显的场景。

帧间差分法容易受到光照变化、摄像机抖动等因素的影响，可能会导致误检测或漏检测的情况出现。

为了提高准确性，可以结合其他的图像处理方法，例如背景建模等，以进一步优化运动目标检测的效果。

基于五帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

基于五帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测
刘波;王平;杨小敏;邓艾
【期刊名称】《嘉应学院学报》
【年(卷),期】2017(035)008
【摘要】鉴于传统的帧差法检测准确率不高,而且在光照变化、噪声干扰时鲁棒性不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法是将混合高斯模型与改进的五帧差分算法相结合:首先改进五帧差分是将当前帧与前2帧、后2帧进行差分二值运算,然后将4个差分的结果轮廓填充,最后进行先“与”再“或”运算;通过将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的五帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑“与”操作,最后再通过形态学处理检测出运动目标.从实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类的算法相比具有更高的鲁棒性和准确率.
【总页数】4页(P37-40)
【作者】刘波;王平;杨小敏;邓艾
【作者单位】西华大学电气与电子信息学院,成都610039;西华大学电气与电子信息学院,成都610039;西华大学电气与电子信息学院,成都610039;西华大学电气与电子信息学院,成都610039
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.一种基于三帧差分和混合高斯模型的运动目标检测方法 [J], 高远;路杨;李佩琛
2.基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测 [J], 刘波;王平;杨小敏;邓艾
3.基于混合高斯模型和三帧差法的背景建模 [J], 李亚南;周勇;田瑞娟
4.基于混合高斯模型与五帧差分的运动目标检测算法 [J], 李战明;谭向阳
5.基于背景差法和帧间差法的运动目标检测方法 [J], 李刚;邱尚斌;林凌;曾锐利因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。