MATLAB实现基于单高斯模型的运动目标检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用单高斯背景建模技术，通过建立静态场景的高斯模型，实时检测视频流中的运动目标。系统支持形态学后处理，有效消除噪声并优化检测结果，适用于动态场景分析。

详 情 说 明

基于单高斯模型的运动目标检测系统

项目介绍

本项目是一个基于单高斯背景建模的运动目标检测系统。系统通过建立静态场景的高斯背景模型，以统计方式描述背景特征，进而检测视频序列中的运动目标。它能够处理标准视频文件或实时视频流，通过帧差分析与阈值分割定位运动区域，并结合形态学后处理优化检测结果，最终输出目标轮廓、位置信息及可视化分析结果。该系统适用于视频监控、运动分析等场景。

功能特性

• 高斯背景建模：采用单高斯模型学习并表征背景，支持模型动态更新。
• 运动目标检测：利用当前帧与背景模型的差异，通过阈值分割识别运动像素。
• 形态学后处理：应用膨胀、腐蚀等操作，有效抑制噪声并平滑目标轮廓。
• 多格式输入支持：兼容.avi、.mp4等视频文件及实时摄像头输入。
• 参数灵活可调：提供学习率、方差阈值、背景更新速率等关键参数的调整接口。
• 丰富输出结果：生成二值掩膜、带边界框的检测视频、目标数量统计、位置坐标列表及背景模型可视化。

使用方法

1. 准备输入视频：将待检测视频文件置于指定目录，或配置摄像头用于实时输入。
2. 参数设置：根据场景调整main.m中的学习率、方差阈值等参数，以优化检测效果。
3. 运行检测：执行主程序，系统将自动进行背景建模、目标检测及后处理。
4. 查看结果：检测完成后，程序将输出二值图像序列、标注视频及统计信息。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件承载了系统的核心流程，主要包括：初始化视频输入源并进行参数配置，执行高斯背景模型的建立与更新循环，对每一帧图像进行前景目标的分割与提取，实施形态学操作以净化检测结果，计算运动目标的外接矩形框与中心位置，实时显示原视频、背景模型及检测结果的多画面可视化，并最终输出包含目标统计信息的处理视频与数据文件。