MATLAB实现的动态前景目标提取与识别系统

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，采用混合高斯模型（GMM）进行自适应背景建模，结合形态学处理优化前景目标提取。系统能够动态识别视频中的运动目标，适用于监控和运动分析场景。

详 情 说 明

动态前景目标提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于混合高斯模型与形态学处理的动态前景目标提取与识别系统。系统能够从视频序列或实时摄像头输入中提取运动前景目标，并进行准确的识别与标记。通过自适应背景建模和图像后处理技术，有效解决了复杂场景下的运动目标检测问题。

功能特性

• 背景建模：采用混合高斯模型对视频序列进行背景建模，自适应更新背景模型以适应光照变化和场景动态
• 前景提取：利用背景差分法提取运动前景目标，结合形态学操作优化前景掩码，消除噪声和空洞
• 前景识别：对提取的前景区域进行连通域分析，识别并标记不同运动目标的边界框和编号
• 实时显示：实时展示原视频帧、背景模型、前景掩码和识别结果的可视化四宫格对比
• 多输入支持：兼容视频文件（avi、mp4等格式）和USB摄像头实时流输入
• 参数可调：支持高斯模型数量、学习率、形态学操作参数等关键参数灵活配置
• 数据统计：输出目标数量、位置坐标、区域面积等量化统计信息

使用方法

1. 视频文件处理：指定视频文件路径，系统将自动读取并处理视频序列
2. 实时摄像头处理：连接USB摄像头，系统将实时采集并处理视频流
3. 参数配置：根据需要调整高斯模型数量（建议3-5个）、学习率、形态学操作参数等
4. 结果查看：系统将以四宫格形式实时显示处理结果，包括原帧、背景模型、前景掩码和目标识别图
5. 数据输出：系统会输出目标统计信息，包括数量、位置和面积等数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：支持USB接口的摄像头（实时模式）
• 内存建议：至少4GB RAM（根据视频分辨率调整）

文件说明

主函数文件整合了系统的核心处理流程，实现了视频流或摄像头数据的读取、混合高斯背景模型的初始化与更新、前景目标的差分提取与形态学优化、连通域分析与目标标记识别，以及最终结果的可视化输出与统计信息展示。