Matlab运动目标检测详解与实例代码

这段代码是用MATLAB实现的运动目标检测，主要采用帧间法（Frame-to-Frame method），用于在连续的视频帧中检测和识别运动物体。首先，它读取名为"CIMG0003.AVI"的视频文件，并将其每一帧保存为.jpg格式的图片序列。然后，代码进入一个循环，对每帧进行以下处理： 1. 将当前帧转换为灰度图像（`m=rgb2gray(m);`），以便减少颜色信息对目标检测的影响，提高计算效率。 2. 应用中值滤波（`medfilt2`）来平滑图像，减少噪声干扰。 3. 对于连续的三帧（`o`, `u`, `v`），分别处理并比较，计算差异（`c = q - w; j = w - g;`）。这里，`q`, `w`, 和 `g` 分别代表相邻帧的灰度图像。 4. 计算差异图像的绝对值，并应用阈值（`abs(c) >= th`）来确定哪些像素可能发生了变化，即可能存在运动物体。 5. 使用形态学操作（`bwareaopen`, `bwmorph`, `imdilate`, `erode`）来细化和填充连接的像素区域，去除噪声并保留目标轮廓。 6. 最后，通过多个操作（如膨胀、腐蚀和开运算）对检测到的运动区域进行进一步的细化和清理。 在循环结束后，代码显示经过处理后的运动目标检测结果，通过`imshow(c)`函数。整个过程旨在找出视频帧中的显著变化，作为运动目标的线索。这种帧间差分的方法是计算机视觉领域中常用的基本运动目标检测技术之一，适用于简单的背景和低速运动场景。