基于MATLAB的实时多帧融合差分动态目标检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目采用改进的多帧融合差分技术，通过动态权重机制与时间序列分析，从视频流中实时提取运动目标轮廓。相较于传统三帧差法，系统有效抑制噪声干扰，提升目标轮廓完整性与边缘定位精度，适用于动态场景下的高精度检测需求。

详 情 说 明

实时多帧融合差分动态目标检测系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的动态目标检测系统，基于改进的多帧融合差分技术。系统在传统三帧差法基础上，引入了动态权重机制与时间序列分析，能够通过连续视频流实时、精准地提取运动目标轮廓。通过利用帧间相关性有效抑制噪声干扰，显著提升了目标形状的完整性及边缘定位精度。该系统还包含自适应阈值调整功能，可灵活应对复杂的光照变化场景，大幅降低误检率。

功能特性

• 核心算法：采用多帧动态加权差分算法，结合时间域形态学噪声滤波与自适应阈值分割技术，实现轮廓优化。
• 输入支持：支持实时USB摄像头或本地AVI/MP4格式视频文件输入，推荐分辨率≥640×480，帧率15-30 fps（可配置）。
• 实时输出：双画面同步显示原始视频流与实时检测结果。
• 数据输出：

- 目标边界框坐标 - 运动轨迹序列 - 目标像素区域统计表

• 文件保存：支持生成标记目标的AVI格式视频文件，以及记录运动轨迹的CSV格式数据文件。

使用方法

1. 准备输入源：连接USB摄像头或准备符合要求的视频文件。
2. 运行系统：启动主程序，根据提示选择输入源并配置参数（如帧率、阈值等）。
3. 实时检测：系统将自动处理视频流，并同步显示检测画面。
4. 结果获取：检测过程中，目标数据将实时计算并显示；处理完成后，结果视频与数据文件将自动保存至指定目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 硬件建议：内存≥4GB，支持实时视频处理的CPU

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与执行入口，主要负责初始化视频输入源、配置算法关键参数、控制实时处理循环、执行多帧融合与差分计算、进行动态阈值分割与形态学滤波、实现运动目标的轮廓提取与优化，并最终完成结果的可视化显示与输出数据的生成和保存。