基于帧差法对运动目标检测

资 源 简 介

基于帧差法对运动目标检测

详 情 说 明

帧差法是一种简单有效的运动目标检测算法，它通过比较连续视频帧之间的差异来识别运动物体。这种方法适用于静态背景下的目标检测，计算量小且易于实现。

帧差法的基本原理是将当前帧与前一帧或背景帧进行差分运算，得到像素值的变化区域。通常会对差分结果进行二值化处理，生成运动目标的掩膜。为减少噪声干扰，算法可能包含阈值处理和形态学操作（如膨胀、腐蚀）。

实现思路主要分为三个步骤： 帧间差分：计算当前帧与参考帧的绝对差 阈值处理：通过设定合适的阈值将差分图像二值化 目标提取：对二值图像进行后处理，消除噪声并连通运动区域

该方法对光线变化较敏感，适合背景相对简单的场景。后续可通过背景建模或三帧差分法优化检测效果。