MATLAB实现的差影法图像差异检测与运动目标识别系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，利用差影法技术对输入的两幅图像进行像素级差异分析和运动目标识别。核心功能包括图像预处理、差异计算及阈值处理，适用于运动检测与变化分析场景。

详 情 说 明

基于差影法的图像差异检测与运动目标识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于差影法（帧间差分法）的图像差异检测系统，能够对两幅输入图像进行像素级差异分析。该系统通过计算图像间的绝对差异，结合阈值处理和形态学操作，有效识别并标记出显著差异区域，适用于运动目标检测、图像变化分析等多种应用场景。

功能特性

• 图像预处理：自动读取并灰度化处理源图像与比较图像
• 差影运算：采用帧间差分算法计算两幅图像的绝对差异
• 智能二值化：可配置阈值参数对差异结果进行二值化处理
• 噪声过滤：形态学开运算消除微小噪声干扰
• 差异标记：在原图上用高亮颜色直观标记差异区域
• 统计分析：生成差异像素数量、面积占比等量化指标
• 可视化展示：四宫格对比显示处理全过程和最终结果

使用方法

1. 准备输入图像：确保源图像和比较图像尺寸一致，支持jpg、png、bmp等格式
2. 设置参数（可选）：

- 差异阈值（默认0.1）：控制差异敏感度 - 噪声过滤参数（默认3×3结构元素）：控制去噪强度

1. 运行系统：执行主程序即可完成分析
2. 查看结果：系统将输出：

- 差异二值图像（黑白掩码） - 差异叠加图像（原图+高亮标记） - 统计报告（差异量化数据） - 四宫格可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少2GB可用内存（取决于图像尺寸）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从图像输入到结果输出的完整功能链。具体包括图像的读取与标准化预处理、差影法差异计算、基于阈值的二值化分割、形态学噪声滤除、差异区域识别与可视化标记、统计指标计算以及多图对比展示等关键环节。该文件作为系统的主要入口，通过模块化设计将各处理步骤有序衔接，确保差异检测分析的高效执行。