資源簡介
視頻中靜止背景下的運動目標提取算法，首先介紹了幀差法和背景差分法這兩類經典算法的基本思想和算法流程。其中先詳細介紹了基于幀差法思想的兩種算法：幀間差分法和三幀差分法，通過實驗結果發現這兩種方法都不能完整地提取出目標。然后詳細介紹了基于背景差分法的三種算法：滑動平均法、高斯混合模型和核密度估計，通過實驗結果發現滑動平均法會產生一些錯誤識別的區域，高斯混合模型會出現較多的漏檢情況而核密度估計會錯誤地識別目標附近的區域。提出了一種基于直方圖灰度值歸類的背景差分法，利用直方圖灰度值歸類構造背景，使用迭代法自適應地選取閾值，采用聯合時空域的分割和形態學重構完成運動目標的分割。同時也給出了一種新的思路，即先大致定位運動區域接著再只對運動區域完成運動目標提取，并通過實驗證明了它的可行性和有效性。最后，通過實驗發現本文算法與高斯混合模型和核密度估計相比，雖然在漏檢率和誤檢率有時并不是最好的，但是在錯誤率這個整體指標上一直都是最低的，是這些算法里最穩定的。該算法能實時有效地構造背景模型，完整準確地分割運動目標。
代碼片段和文件信息
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numframes?=?obj.NumberOfframes;%?幀的總數
n=100;%緩存的幀數
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for?i=1:n%得到緩存區初始數據
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end
i?=?160;
j?=?80;
y=reshape（A（ij:）1n）;
x=51:150;
plot（xy‘R‘）; ?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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............此處省略931個文件信息
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