背景差分法 matlab 代码

背景差分法是一种常见的图像分割技术，主要用于将图像中与背景差异较大的前景对象提取出来。在Matlab中，可以使用以下代码实现背景差分法：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像：

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

2. 对图像进行高斯滤波以平滑图像并消除噪声：

gauss_img = imgaussfilt(gray_img);

3. 对于第一帧图像，计算其背景模型：

bg_model = gauss_img;

4. 对于后续的图像帧，计算其与背景模型之间的差异：

diff_img = abs(gauss_img - bg_model);

5. 对差异图像进行阈值处理，将所有超过阈值的像素点标记为前景：

thresh = 30;
result_img = diff_img > thresh;

6. 更新背景模型，将当前帧的灰度图像加权平均到背景模型中：

alpha = 0.01;
bg_model = (1-alpha)*bg_model + alpha*gauss_img;

通过以上步骤，可以实现基本的背景差分法的图像分割。具体的阈值和参数可以根据具体的应用需要进行调整。