背景差法

2020-12-17 09:47:43 浏览:971

定义

背景差法是一种假设图像的背景信息不变的,目标监测的后处理方法。其算法核心在于通过统计方法确定不变的背景,将原图集转变为二值图像,并利用二值图像对原图集使能,就可标划出原图集中运动的目标。

背景差分法是一种对静止场景进行运动分割的通用方法,它将当前获取的图像帧与背景图像做差分运算,得到目标运动区域的灰度图,对灰度图进行阈值化提取运动区域,而且为避免环境光照变化影响,背景图像根据当前获取图像帧进行更新。

根据前景检测,背景维持和后处理方法,存在几种不同的背景差方法。若设分别为当前帧与背景帧图像,T为前景灰度阈值,则其中一种方法流程如下:

取前几帧图像的平均值,将其作为初始的背景图像;当前帧图像与背景图像作灰度减运算,并取绝对值;公式即为;对当前帧的像素,若有,则该像素点为前景点;对前景像素图进行形态学操作(腐蚀、膨胀、开闭操作等),用当前帧图像对背景图像进行更新。

优点

1、算法比较简单;
2、一定程度上克服了环境光线的影响;

缺点

1、不能用于运动的摄像头;
2、对背景图像实时更新困难;

参考文献

[1] https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/72628402
[2] https://github.com/upcAutoLang/BackgroundSplit-OpenCV
[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Foreground_detection
[4] https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/background-subtraction

参阅:前景检测、目标检测

目标跟踪

作          者: 泮桥成像光电商城

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