运动目标检测--背景减法
转载自：https://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51583682
一、原理
对于一个稳定的监控场景而言，在没有运动目标，光照没有变化的情况下，视频图像中各个像素点的灰度值是符合随机概率分布的。由于摄像机在采集图像的过程中，会不可避免地引入噪声，这些灰度值以某一个均值为基准线，在附近做一定范围内的随机振荡，这种场景就是所谓的“背景”。
背景减法(Background subtraction)是当前运动目标检测技术中应用较为广泛的一类方法，它的基本思想和帧间差分法相类似，都是利用不同图像的差分运算提取目标区域。不过与帧间差分法不同的是，背景减法不是将当前帧图像与相邻帧图像相减，而是将当前帧图像与一个不断更新的背景模型相减，在差分图像中提取运动目标。
背景减法的运算过程如图2-6 所示。首先利用数学建模的方法建立一幅背景图像帧B ，记当前图像帧为fn，背景帧和当前帧对应像素点的灰度值分别记为B(x, y )和fn(x , y ) ，按照式2.17 将两帧图像对应像素点的灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像D n：
设定阈值 T ，按照式2.18 逐个对像素点进行二值化处理，得到二值化图像 Rn' 。其中，灰度值为255 的点即为前景(运动目标)点，灰度值为0 的点即为背景点；对图像 Rn'进行连通性分析，最终可得到含有完整运动目标的图像Rn 。
背景减法计算较为简单，由于背景图像中没有运动目标，当前图像中有运动目标，将两幅图像相减，显然可以提取出完整的运动目标，解决了帧间差分法提取的目标内部含有“空洞”的问题。
利用背景减法实现目标检测主要包括四个环节：背景建模，背景更新，目标检测，后期处理。其中，背景建模和背景更新是背景减法中的核心问题。背景模型建立的好坏直接影响到目标检测的效果。所谓背景建模，就是通过数学方法，构建出一种可以表征“背景”的模型。获取背景的最理想方法是在没有运动目标的情况下获取一帧“纯净”的图像作为背景，但是，在实际情况中，由于光照变化、雨雪天气、目标运动等诸多因素的影响，这种情况是很难实现。
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