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背景差分法在车辆识别中的应用

背景差分法是车辆识别中最基础且高效的一种图像处理技术。它的核心原理是通过比较当前帧与静态背景帧的差异来检测运动物体。这种方法特别适合交通监控等背景相对固定的场景。

实现流程主要分为三个步骤：首先需要获取不含车辆的背景参考帧；然后将实时视频帧与背景帧进行像素级差分计算；最后通过阈值处理将差异明显的区域标记为运动车辆。为提高准确性，通常会结合高斯混合模型等算法来动态更新背景，以应对光照变化等干扰因素。

该方法的优势在于计算复杂度低、实时性好，但需要注意处理阴影消除和背景更新等问题。实际应用中常与形态学操作结合，通过开闭运算消除噪声，再通过连通域分析确定车辆位置。进阶改进方向包括结合光流法或深度学习模型来提升复杂场景下的识别效果。