基于背景减法和帧差法的运动目标检测算法研究

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基于帧间差分和背景差分的运动目标检测算法

英文回答：The motion target detection algorithm, which is based on frame differencing and background differencing, is aputer vision technique utilized for the detection of moving objects within a video sequence. Frame differencing entails theputation of the absolute variance between successive frames in order to identify regions of alteration, whereas background differencing involves the subtraction of a previously captured background image from the current frame to isolate moving objects. Through the integration of these two methodologies, the algorithm is capable of proficiently detecting and tracking objects within a video sequence, rendering it a valuable tool for a variety of applications such as surveillance, traffic monitoring, and human activity recognition.运动目标检测算法是基于帧差异和背景差异的，是用于检测视瓶序列内移动物体的截肢者视觉技术。

摄像头图像处理中的运动目标检测算法研究

摄像头图像处理中的运动目标检测算法研究在现代社会中，摄像头已经成为了重要的安防设备，其监控功能可帮助人们对不同的场所进行监管。

为了达到更加高效的监控效果，针对摄像头的图像处理技术也不断得到了升级。

其中，运动目标检测算法在影像处理领域占据了重要地位。

本文将探讨现行的运动目标检测算法，并且对其优化方向进行一定的探究。

一、运动目标检测算法的基本概念运动目标检测算法可以简单地理解为将物体的运动从视频图像中提取出来，并且对运动物体进行跟踪、标记等处理。

对于一个图像序列，首先需要确定图像中哪些部分是属于静态背景，哪些部分是属于运动目标。

在确定了背景和目标之后，需要检测出目标的运动区域，然后再对目标的区域进行跟踪、标记等处理。

二、基于背景减法的运动目标检测算法背景减法是运动目标检测最常用的方法之一。

这种方法需要先进行背景模型训练，然后对每一帧视频图像进行背景响应判断，得出像素点是否属于背景。

其判断规则一般是比较像素点亮度值与背景平均值的大小，如果像素值大于平均值则属于运动目标，否则属于背景。

优点：该方法简单易实现，需要的计算量较小，且对遮挡等情况处理能力较强。

缺点：由于这种方法没有考虑到背景中像素点有比较剧烈的变化或者运动目标的颜色与背景相近，会出现错误检测率高的问题。

三、基于帧间差分的运动目标检测算法帧间差分法是一种基于背景减法的改进方法。

该方法通过相邻两帧图像的像素点差值来检测出运动目标。

在这种方法中，每一帧图像都需要和前一帧图像进行比较，得出像素点之间的差值。

优点：该方法能够明显地检测出物体的空间移动，其计算量也并不大。

缺点：帧间差分法对摄像头本身存在的震动等情况无法处理，而且在遮挡、噪声等情况下会造成误检。

四、基于背景模型与帧间差分结合的运动目标检测算法该算法是在前两种算法的基础上进行结合的一种方法。

其主要是利用背景模型进行分类判断，将影响帧间差分法判断的噪声进行去除，并且对背景平均值进行动态更新，以保证图像处理的效果。

基于帧差法和背景差法的运动目标检测

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｉｎｒｇａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｂｅｅｎｇｒａｄｕｌｌａｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｍａｉｎｌｙｕｓｅｄｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｉｎｒｇ．Ｉｎｔｈｅｍｏｖｉｎｇｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｉｔｏｎｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎｌａｌｇａｏｉｒｔｈｍｉｓｎｏｔａｃｃｕｒａｔｅａｎｄ
ｔｉｏｎｌｇａｏｒｉｈｍｔｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｂｉｎａｉｏｔｎｏｆｔｈｒｅｅｆｒａｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｍｅｈｏｔｄａｎｄｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｉｏｔｎｍｅｈｏｔｄ．Ｉｔｕｓｅｓｔｈｒｅｅｆｌａｍｅｄｉｆｅｅｎｒｃｅｍｅｈｏｔｄｎｄａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｉｏｔｎｍｅｈｏｔｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｗｈｉｃｈａｒｅｍｅｒｇｅｄｉｎｔｏｈｅｔｉｎｆａｌｆｏｒｅ — ｇｒｏｕｎｄｉｍａｇｅｈｅｔｎ．Ｔｈｅｅｘｅｒｐｉｍｅｎｔｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｕｓｉｎｇｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｖｉｄｅｏｓａｈｅｔｅｘｅｒｐｉｍｅｎｔａｌｓｍｐａｌｅｓ，ｎｄａｈｅｔｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｔｈｅｖｉｄｅｏａｔｅｄｅｔｅｃｔｄ．ｅＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｅｘｅｒｐｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ，ｈｅｔｌｇｏａｉｔｒｈｍＣａｌｌｄｅｔｅｃｔｈｅｔｍｏｌｅｃｏｍｐｌｅｔｅｖｅｈｉｃｌｅｃｏｎｔｏｕｒｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｈｔｏｈｅｔｒｓ．Ｆｒｏｍｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃｌａａｎｌｙａｓｉｓ，ｉｔｃｎａｂｅｓｅｅｎｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｉｒｈｍｔｃａｌｌｅｆｆｅｃｉｔｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｎｏｉｅｉｓｎｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅ，ｎｄａｄｅｔｅｃｔｔｈｅｍｏｖｉｎｇ

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法陈文会，张晶，樊养余，马爽（西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072）摘要：针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。

首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。

实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。

关键词：运动目标检测；背景差分；帧差法；最大类间与类内方差比法；形态学滤波中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1674－6236（2013）03-0024-03A method based on background subtraction and frame difference algorithmfor moving target detectionCHEN Wen -hui ，ZHANG Jing ，FAN Yang -yu ，MA Shuang（School of Electronics and Information ，Northwestern Polychechnical University ，Xi ’an 710072，China ）Abstract:For the frame difference method is easy to produce the hollow and background subtraction is not detected if background is close to the target problem ，a method of detection combining background subtraction and frame difference is presented.The first use of two successive frames of image background subtraction from the two image difference ，and the maximum between class and within class variance ratio method to obtain the proper threshold will be the two difference images of the two values ，and then obtained the two values of the two image or operation ，finally using image morphological filtering to obtain accurate moving target.The experimental results show that ，the algorithm is simple ，easy to realize and strong real -time performance.Key words:moving target detection ；background subtraction ；frame difference ；maximum between class and within classvariance ratio method ；morphological filtering收稿日期：2012-09-11稿件编号：201209065作者简介：陈文会（1963—），男，陕西西安人，副教授。

基于帧间差分法的目标运动检测算法

基于帧间差分法的目标运动检测算法
摘要
针对目前视频监控领域中，目标运动检测技术在视频分析研究中具有很大的应用价值，本文提出了一种基于帧间差分法的目标运动检测算法。

该算法通过采用基于帧间差分法的处理技术来实现对目标物体的运动检测，提高了目标物体的跟踪精度和算法的鲁棒性。

实验证明该算法较传统方法具有更好的检测效果和更高的遥测率，具有一定的实际应用价值。

关键词：帧间差分法；目标运动检测；跟踪精度；算法鲁棒性；遥测率。

一、背景介绍
目标运动检测技术在视频图像处理领域中具有广泛的应用价值，特别是在视频监控领域中有着广泛应用。

目标运动检测技术可以通过对视频图像进行处理，对图像中的目标物体进行跟踪和检测，从而实现对目标物体的监控。

目前，针对目标物体的运动检测技术主要有两种：基于背景差分法和基于帧间差分法。

其中，基于帧间差分法的目标运动检测技术在处理速度和检测精度方面具有许多优势。

本文旨在。

基于隔帧差分和背景减去法的运动车辆检测算法

噪，然后采用一种改进统计平均法初始化背景，并结合隔帧差分和背景减法对运动车辆进行检测，
最后应用一种新的双权值更新策略对背景进行更新。实验表明，该算法建立的背景可靠，抗干扰性强，改善了车辆的检ห้องสมุดไป่ตู้测效果，具有很好的实用价值。
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１０４・
工业仪表与自动化装置
２０１３年第３期
基于隔帧差分和背景减去法的
运动车辆检测算法
郝维来，吴旨竞
（黑龙江科技大学计算机学院，哈尔滨１５００２２）摘要：为了解决单一检测算法在复杂场景中不能完整检测出运动车辆的问题，提出一种复杂场景中运动车辆的检测算法。该算法利用当前较为新颖的稀疏去噪方法对检测的视频序列进行去
ｒｉｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅａｎｄｉｔｈａｓｔｈｅｖｅｒｙｇｏｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｖａｌｕｅ．
关键词：运动车辆检测；隔帧差分；稀疏去噪；双权值；相机抖动中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１０００— ０６８２（２０１３）０３— ０１０４— ０６
Ｍｏｖｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｓｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｆｒａｍｅ－－ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ

基于背景差法和帧间差法的运动目标检测方法

E! 基于背景差法和帧间差法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法
!! 本文所研究的运动检测和背景更新方法实现的步骤如下 $ & 开辟静态内存 " 对图像进行初始化准备采集 ) K !! % & 采集图像 " 定义参数 S" 作为图像序列计数 ! ! !! % 采集第 K 幅图像G 判断 S 是否等于 K" 是" 则存储到内 ( K" 存" 作为静态模板 ) 如果 S 不等于 K 则把接下来的 L 幅图像放到开辟的动态内存 ) & 每一幅图像和静态模板图像做差 $ L !! % % & f WK ) T@ K K O !!’ ’ )X 式中 $ f 为差值图像 " WK @ K K ) 为实时采集的动态图像" 为静态内存重的模板图像 " ) XK" !" L! & 进行图像预处理 ) N !! %
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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

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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
Thedetectionofmovingtargetsisanimportanttopicinthefieldofcomputervision,andhas awiderangeofapplicationsintheaerospace,videosurveillance,intelligenttransportationand otherfields.Studyingmovingtargetdetectionalgorithmofvideoimagesequencehasimportant theoreticalvalueandpracticalsignificance.Thispaperfocusesontheanalysisofseveralcommon movingtargetdetectionalgorithmswhichbasedonbackgroundsubtractionandframedifference.Themainworkofthispaperisasfollows:
(3)Tosolvetheproblemofincompletecontourwhenthecolorofthetargetandbackground aresimilar,thispaperhascarriedontheimprovementbasedonanalyzodfortargetdetection.Firsttheimprovedframedifferencemethodisadoptedon thetargetforthemovingobjectdetection,thenwecarrytheCannyoperatorontheresultabove toextracttheedgeinformation,andfinallytheoutcomefromCannyoperatorandtheresultfrom framedifferencearedonewiththeORoperation.Thismethodcansolvetheproblemofthe similarcolorbetweentargetandbackgroundbetterandcangetmoreaccuratemovingtargets.Experimentalresultsshowthat,theproposedalgorithmwhichbasedonedgedetectionalgorithm andframedifferencealgorithmcanbeappliedtocomplexenvironment.Alsotheproposed algorithmhasslightcolorlimitationsandbetterapplicability.
(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。
(2)ThefixedlearningrateisadoptedbytraditionalGaussianmixturemodel,inotherwords,thelearningratecannotchangealongwiththebackground,whichreducestheefficiencyof backgroundupdating.Animprovedmovingtargetdetectionalgorithmisproposedbasedonthe backgroundmodelingalgorithms.Thelearningrateisdividedintotwostagesbytheimproved algorithms,whicharetheearlystageofbackgroundmodelingandthestageaftertheformationof background.Theadaptivelearningrateisadoptedbybothofthestages,sothatmakesthe backgroundupdatingimmediately,eliminatestheblurofamovingtarget,andimprovesthe detectionaccuracy.Theexperimentalresultsshowthattheimprovedalgorithmcandetect movingtargetsmoreaccurately,eliminateshadows,andwithabetteradaptabilityandrobustness.
(1)Analyzedthebackgroundofmovingobjectdetection,thecurrentsituationandvideo imageprocessingtheoryoftargetdetection.Studiedthreemovingtargetdetectionalgorithms,whichareopticalflowmethod,theframedifferencemethodandbackgroundsubtraction.The principlesofthesealgorithmsandimprovedalgorithmsareanalyzed.Atlast,thispaperstudied themodelingmethodsofthebackgroundsubtraction.
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。
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：