结合阈值与区域生长的视频运动物体检测新算法

本文探讨了一种新颖的运动物体检测算法，针对视频监视系统中的挑战，特别是在背景复杂且光照不均匀的情况下。算法的核心思想是结合阈值分割与区域生长技术，旨在提高检测精度并减少误报。 首先，算法从连续的视频帧中提取运动信息。通过计算相邻帧之间的差异，利用3σ准则进行二值化处理，这一步骤有助于突出图像中的显著变化，将背景噪声和静态元素过滤掉，只保留可能的运动区域。二值化过程使得图像更加清晰，便于后续分析。 接着，对二值图像进行进一步的扫描和清理。算法剔除了虚假目标区域，如孤立的亮点或噪声点，确保了检测结果的可靠性。同时，它记录下每个区域的边界信息，这对于后续的区域生长过程至关重要，因为它能帮助确定目标的轮廓和边界。 区域生长方法在此处发挥关键作用，它通过连接相邻的像素点，形成连通区域，从而构建出完整的运动物体轮廓。这种方法可以有效地识别并追踪运动物体，即使它们在视频中的位置或形状有所变化。相比于传统的帧间差分法和数学形态学方法，这种算法在处理动态场景中的多目标检测时，能提供更为精确的结果，避免了背景像素的干扰，有利于提高目标跟踪的准确性和效率。 关键词“图像分割”强调了算法在分离和区分不同对象的重要性，“运动物体检测”则明确了研究的核心任务，“区域生长”则揭示了算法如何通过连接像素来确定目标的物理特性，“图像形态学”则可能指代用于处理和分析图像结构的方法。 这种新算法在视频监视中的应用，不仅提高了运动物体检测的准确性，还简化了后续处理步骤，为智能监控系统提供了强大支持。其在实际应用中的优势体现在复杂环境下的稳定性和高效性，对于提升安防监控系统的整体效能具有重要意义。