基于帧间差分和背景差分改进的matlab代码

资 源 简 介

基于帧间差分和背景差分改进的matlab代码

详 情 说 明

在运动目标检测领域，帧间差分和背景差分是两种经典方法。帧间差分通过比较连续视频帧的像素变化来检测运动物体，对动态环境适应性强但容易产生空洞；背景差分则通过当前帧与静态背景模型的对比实现检测，灵敏度高但受光照变化影响大。

改进思路采用加权融合策略：首先建立高斯混合模型(GMM)作为自适应背景，通过背景差分获得初步前景掩膜；同时计算连续三帧的差分结果，通过双阈值法消除微小扰动。最后将两种差分结果进行像素级加权融合——背景差分结果赋予较高权重以保留完整目标轮廓，帧间差分结果补充内部细节并抑制阴影。针对融合后的二值图像，采用形态学闭运算填充细小空洞，再通过连通域分析过滤噪声区域。

这种混合算法在MATLAB中可通过图像处理工具箱高效实现：使用`vision.ForegroundDetector`构建背景模型，帧间差分采用矩阵绝对值运算，融合阶段利用`imfuse`函数进行透明度混合。实验表明，改进方法在光照突变和动态背景场景下，相比单一算法显著降低了误检率。