动态阈值下对称差分与背景差的运动目标检测算法

本文档探讨了一种创新的运动对象检测算法，该算法结合了动态阈值对称差分和背景差法，旨在提高视频序列中运动目标的检测准确性和效率。首先，算法的关键步骤是建立一个基于统计的背景更新模型，利用背景差法来生成基本准确的前景图像，这种方法能够有效地分离前景与背景，减少背景干扰。 接着，通过对称差分法进一步分析视频帧之间的差异，这有助于捕捉物体的移动信息。两种方法的结合，即背景差和对称差分，提供了更为全面的运动特征，增强了检测结果的可靠性。 为了进一步优化处理，算法引入了动态的最优阈值获取策略，这一环节对于有效区分目标与噪声至关重要。随后，通过形态学滤波和连通区域面积检测，算法能够去除噪声并保持目标区域的完整性，确保运动目标的精确识别。区域填充算法的应用则解决了目标区域可能存在的小孔问题，提高了检测的完整性。 整个过程注重实时性和准确性，尤其是在处理复杂场景和变化的光照条件时，其表现出良好的适应性。实验结果显示，这种方法在实际应用中展现出显著的优势，不仅速度快，而且检测结果准确，具有很高的实用价值，特别是在监控、自动化工业检测等领域有着广泛的应用前景。 该研究的贡献在于提出了一种新颖的运动目标检测方法，其创新之处在于动态阈值的选择和多种差分技术的融合，这为后续的视频分析和智能监控技术的发展提供了新的思路和改进方向。