改进Ostu阈值法在运动目标分割中的应用

"本文介绍了程娟针对运动目标分割问题的研究，主要采用了一种基于改进的Ostu阈值的分割方法，并结合数学形态学处理，以提高运动目标在序列图像中的分割效果。该方法首先利用Ostu阈值进行初步的图像分割，然后通过数学形态学操作去除噪声并填补目标区域内的孔洞。接下来，通过连通区域检测去除过小的前景区域，以准确提取运动目标。这种方法对于处理背景复杂、亮度变化或低对比度条件下的运动目标分割具有重要意义。" 在运动目标分割领域，准确地从连续图像序列中分离出运动目标是关键步骤，这对后续的目标识别、跟踪和行为分析至关重要。然而，复杂的背景条件，如亮度变化、非均匀灰度分布或大范围的背景灰度变化，都会增加分割的难度，尤其是当目标与背景的灰度接近时。因此，选择合适的阈值以及有效的分割算法对于保证分割质量至关重要。 本文提出的改进Ostu阈值分割方法，首先应用经典的Otsu自适应阈值技术，该方法能自动确定最佳阈值以分割前景和背景。然后，通过数学形态学操作，如腐蚀和膨胀，对分割结果进行后处理，去除噪声点并填补目标区域内的小孔洞，从而提高分割的准确性。接下来，连通区域检测被用来剔除面积小于预设阈值的小区域，这些通常是噪声或不相关的前景区域。最终，剩下的大块前景区域被视为我们要找的运动目标。 Ostu阈值分割法的优点在于其对图像对比度变化的适应性，而通过数学形态学的处理，可以进一步优化分割结果，提高目标边界清晰度。对于那些目标与背景对比度差异较大，且背景亮度均匀的情况，这种改进的方法尤为有效。然而，它可能在处理高噪声环境或低对比度目标时面临挑战，因此实际应用中可能需要结合其他图像处理技术进行补充。 基于改进Ostu阈值的运动目标分割方法为解决复杂背景下的运动目标提取提供了一种实用策略。通过这种方法，可以有效地减少误检和漏检，提升运动目标分割的准确性和鲁棒性。在实际的视频监控、智能交通系统等应用场景中，这种方法有潜力成为一种可靠的运动目标检测手段。