背景差分与人体轮廓提取MATLAB实现

"该资源是关于使用背景差分方法在MATLAB中提取人体轮廓的代码示例。视频文件名为'man_walk.avi'，通过aviread函数读取，并将每一帧保存为JPG图片。之后，代码对连续的两帧图片进行处理，包括灰度化、中值滤波、转换为double类型，然后计算差分图像，进行二值化、形态学操作（闭合、膨胀、腐蚀），最后进行边缘连接。" 在这个MATLAB代码中，涉及的关键知识点包括： 1. **背景差分**：背景差分是一种常用的目标检测技术，通过比较连续帧之间的差异来识别运动目标。在这里，通过计算当前帧与前一帧的差分图像，找出变化的部分，即为运动目标。 2. **MATLAB Movie处理**：`aviread`函数用于读取视频文件，`size`获取视频帧的尺寸，`for`循环遍历每一帧并用`imwrite`保存为图片。 3. **图像转换**：`rgb2gray`将RGB图像转换为灰度图像，便于后续处理；`im2double`将图像转换为double类型，以便进行数值比较。 4. **中值滤波**：`medfilt2`函数用于进行二维中值滤波，可以去除图像噪声，保留边缘信息。 5. **二值化**：根据差分图像与阈值`th`比较，用`find`和逻辑运算符`>=`、`<`确定运动区域，再利用`bwareaopen`去除小物体，确保轮廓完整。 6. **形态学操作**：包括闭合（`bwmorph(c,'close')`）、膨胀（`imdilate`）和腐蚀（`imerode`），这些操作能改善边缘检测效果，填充孔洞，消除小颗粒。 7. **边缘连接**：通过两个方向的水平和垂直扫描（`for`循环），判断相邻像素，用逻辑运算符`&`连接断裂的边缘，形成连续的轮廓。 8. **图像逻辑运算**：`a&b`表示对a和b两个二值图像进行逐像素逻辑与操作，进一步完善边缘连接。 以上就是从给定的资源中提取出的核心知识点，它们涵盖了视频处理、图像转换、滤波、二值化和形态学操作等关键步骤，这些都是计算机视觉和图像处理领域的重要技术。