用matlab实现滑动平均法更新背景

滑动平均法是一种简单有效的背景建模方法，可以用MATLAB实现。此方法的基本思想是通过对一段时间内的像素值进行平均来估计背景，从而得到一张背景图像。下面是MATLAB实现代码：

% 读取视频
video = VideoReader('testvideo.avi');
% 设定滑动窗口大小
window_size = 5;
% 初始化背景帧
background_frame = readFrame(video);
% 转换为灰度图像
background_frame_gray = rgb2gray(background_frame);
% 初始化滑动窗口矩阵
window_matrix = repmat(background_frame_gray, [1, 1, window_size]);
% 初始化结果矩阵
result = zeros(size(background_frame_gray));

% 处理每一帧
while hasFrame(video)
    % 读取一帧
    frame = readFrame(video);
    % 转换为灰度图像
    frame_gray = rgb2gray(frame);
    % 移动滑动窗口矩阵，将最早的一帧删除，将当前帧添加进去
    window_matrix = cat(3, window_matrix(:,:,2:end), frame_gray);
    % 计算滑动窗口内像素值的平均值
    window_average = mean(window_matrix, 3);
    % 计算当前帧和平均值之间的差异
    diff = abs(frame_gray - window_average);
    % 设定阈值
    threshold = 30;
    % 将差异大于阈值的像素设为前景
    result(diff > threshold) = 255;
    % 显示结果
    imshow(result);
end

上述代码中，首先读取视频，并设定滑动窗口大小。然后初始化背景帧，并将其转换为灰度图像。接着初始化滑动窗口矩阵，将背景帧复制window_size次，并将其存储在滑动窗口矩阵中。然后处理每一帧，将其转换为灰度图像，并将其添加到滑动窗口矩阵中。计算滑动窗口内像素值的平均值，并计算当前帧和平均值之间的差异。接着设定阈值，将差异大于阈值的像素设为前景，并将结果存储在result中。最后显示结果。

需要注意的是，由于该方法只是估计背景，因此在前景比较活跃的情况下，可能会出现背景的估计不准确的情况。