基于帧差法的背景提取

资 源 简 介

基于帧差法的背景提取

详 情 说 明

帧差法是一种基于时间序列的背景提取技术，其核心思想是通过连续视频帧之间的像素差异来分离运动目标和静态背景。这种方法适用于固定摄像头场景，计算效率较高，但对光照变化敏感。

在Matlab实现中，主要流程可分为四个步骤：

视频读取阶段 通过Matlab的视频读取接口逐帧加载视频数据，通常会将彩色帧转换为灰度图像以减少计算量。系统会维护一个帧缓存队列，用于存储当前帧和前N帧的图像数据。

差分计算环节 对连续两帧或三帧图像进行绝对值差分运算，生成差分图。此时可以采用加权平均策略，例如给最近帧分配更高权重以增强对快速运动的响应。

背景建模更新 动态更新背景模型是本方法的关键。常见做法是采用滑动平均法，即通过设定学习率参数，将当前帧与历史背景模型按比例混合。这种机制使系统能缓慢适应场景的渐进变化。

二值化与后处理 对差分结果进行阈值处理生成二值掩膜，再通过形态学操作（如开运算）消除噪声。最终输出包含运动目标的区域标记，以及更新后的背景模型。

该技术虽然实现简单，但存在两个典型限制：当物体停止运动时会逐渐融入背景，且无法应对突然的全局光照变化。在实际应用中常需配合其他算法（如混合高斯模型）提升鲁棒性。