结合背景差与帧间编码的运动目标检测算法

"基于背景差与帧间方块编码差值法的运动目标检测" 本文主要探讨了一种结合背景差分和帧间方块编码差值法的运动目标检测技术，适用于VC++和OpenCV环境。运动目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，此方法旨在提高检测的准确性和鲁棒性。 首先，文章介绍了背景差分法，这是一种常见的运动目标检测手段，通过比较连续帧间的图像差异来确定运动区域。背景差分法快速且实时性好，但易受环境光照变化的影响，且当目标与背景颜色相近时，可能导致检测结果不完整。 为解决这些问题，文章提出将背景差分与帧间方块编码差值法结合。帧间方块编码差值法可以区分运动区域与静止区域，静止区域用于更新背景模型，而运动区域则与背景模型进行匹配，以此识别出运动目标和可能的显露区域。这种方法能有效减少光照变化和摄像机抖动引起的伪运动信息。 此外，文章还涉及了HSV颜色空间下的阴影剪除算法，这是一种基于颜色特征的阴影去除策略，可以提高运动目标检测的准确性，避免阴影对目标检测的干扰。 实验结果表明，这种结合背景差分与帧间方块编码差值法的运动目标检测方法能快速、准确地检测出运动目标，并有效地剪除阴影。这一方法对于处理复杂环境下的运动目标检测具有较高的实用价值，尤其适合应用在需要高精度目标检测的场合。 关键词：运动目标检测、背景差分、帧间方块编码差值法、阴影检测 文章还提到了相关的预研课题——基于多模信息融合的目标识别与跟踪技术研究，这表明运动目标检测技术是多模信息融合研究中的一个重要组成部分，对于目标识别和跟踪系统有重要的理论和实践意义。 这篇文章提供了一种改进的运动目标检测算法，它通过结合不同的图像处理技术，提高了在复杂条件下检测运动目标的能力，为相关领域的研究提供了新的思路和方法。