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幀交錯演算法

發布時間: 2023-08-29 20:53:38

㈠ 幀間差分法的演算法描述

(l)、對序列圖像進行3×3中值濾波預處理,去掉圖像隨機雜訊。減少以後運算的復雜度,克服雜訊對圖像處理結果的干擾。
(2)、從視頻圖像序列中選取出背景圖像所阢砂,使其只包含固定的背景圖像:
(3)、在視頻圖像序列中選取連續的兩幀圖像,其中前一幀圖像pk-1(x,y),當前幀圖像pk(x,y);
(4)、計算當前幀與背景幀的差得FD(x,y),從 圖像中提取出完整的目標;
(5)、計掉當前1幀的差得FG(x,y),得到目標的變化量;
(6)、求幀差FD(x,y)與,FG(x,y)的交集得到運動目標粗糙的運動區域幽像,
(7)、數學形態學運算使得運動區域封畢、連續、完整,並去掉背持中的雜訊。
其中:(略)

㈡ 幀間差分法的分法介紹

幀間差分法的優點是:演算法實現簡單,程序設計復雜度低;對光線等場景變化不太敏感,能夠適應各種動態環境,穩定性較好。其缺點是:
不能提取出對象的完整區域,只能提取出邊界;同時依賴於選擇的幀間時間間隔。對快速運動的物體,需要選擇較小的時間間隔,如果選擇不合適,當物體在前後兩幀中沒有重疊時,會被檢測為兩個分開的物體:而對慢速運動的物體,應該選擇較大的時間差,如果時間選擇不適當,當物體在前後兩幀中幾乎完全重疊時,則檢測不到物體。 鑒於背景差分法和幀間差分法的優缺點,我們將這兩種方法結合起來,使它們優勢互補,從而克服相互的弱點,提高運動檢測的效果。但是在實際的場景中,即便是室內環境,也存在光線等各種變化造成的干擾,或者人為造成的開燈等光線的強烈變化。所以在背景差分法的實現中,它的固定背景不能一成不變。如果不進行重新初始化,錯誤的檢測結果將隨時間不斷累計,造成惡性循環,從而造成監控失效。因此,我們在提出檢測演算法的同時,要建立背景更新模型。保證背景圖像能隨著光線的變化而變化,確保檢測的准確性。
提出新演算法的思想
在視頻圖像序列中,利用已有的背景差分法和幀間差分法作為啟示,將動態圖像中連續兩幀差圖像和背景差圖像直接進行與操作,再將結果進行二值化處理得到運動結果。這樣就達到了加大目標信息的權重,同時抑制了靜態背景的效果,得到的運動檢測圖像包含了更多目標的信息,不僅包含目標輪廓而且還有目標輪廓內的目標相關點,從而將運動目標從背景圖像中分離出來,最終得到視頻序列圖像中運動存在與否的二值化圖像。

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