基于平均值法的图像序列背景建模系统

资 源 简 介

该项目旨在实现对特定图像序列的背景提取与建模。其核心原理是利用平均值法（Temporal Average Method）对视频帧或连续图片序列进行时域上的像素统计。系统通过读取指定文件夹内的所有图像，将每一帧的像素值在时间维度上进行累加，最后除以图像的总帧数，从而计算出每个像素点的平均亮度或颜色值。由于运动目标在图像序列中通常只占据短暂的时间，而背景部分在大多数时间内保持稳定，通过这种取平均值的运算可以有效地抵消掉移动物体，从而获取到一个不含前景目标的清晰背景模型。该系统支持对计算结果进行自动保存，并能处

详 情 说 明

基于平均值法的图像序列背景建模系统

项目介绍

本系统是一个基于计算机视觉基础理论实现的背景建模工具。其核心任务是从包含移动目标的图像序列中提取出纯净、稳定的静态背景模型。系统采用时域平均法（Temporal Average Method），通过统计相同空间位置像素点在时间维度上的变化规律，利用运动物体存在时间的瞬时性与背景存在时间的长期性这一特性，通过数学平均运算消除前景干扰，最终获得高质量的统计背景图像。

功能特性

• 全流程自动化： 系统集成了从数据准备、像素统计、模型计算到结果保存的完整流水线。
• 自适应演示模式： 当指定路径下无可用图像序列时，系统能够自动生成包含移动方块的合成测试序列，确保程序开箱即用。
• 鲁棒性校验： 具备严格的帧尺寸一致性检查功能，自动跳过分辨率不匹配的干扰帧，确保累加运算的准确性。
• 高精度计算： 内部通过双精度浮点型（double）进行中间数据的累加，有效防止像素值溢出导致的画面畸变。
• 直观结果对比： 自动生成对比视图，将原始序列帧与提取出的背景模型并排展示，方便评估建模效果。

系统要求

• 软件环境： MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬性需求： 计算机视觉工具箱（Computer Vision Toolbox）以及基本的图像处理功能支持。
• 内存需求： 取决于图像序列的分辨率和总帧数，系统通过迭代读取机制优化了内存占用。

实现逻辑说明

系统的核心实现逻辑分为五个阶段：

1. 参数配置： 定义图像来源路径、目标文件格式。用户可灵活指定处理的起始帧和结束帧，系统会自动计算实际可用的处理范围。
2. 数据就绪化： 检查指定文件夹。若文件夹缺失或为空，系统会根据内置逻辑创建一组模拟视频序列。模拟序列包含静态随机纹理背景以及左右移动的白色矩形前景。
3. 核心统计建模：

* 读取首帧作为模板，获取图像的宽度、高度及通道数（支持RGB彩色或灰度图像）。 * 初始化累加矩阵，将所有像素点的初始值设为零。 * 采用循环迭代方式依次读取序列帧，将每一帧的彩色空间数据转换为双精度格式并叠加入矩阵。

1. 均值提取与重构： 将累加后的总矩阵除以有效处理的总帧数。计算完成后，将数据重新映射回标准图像格式（uint8），恢复图像的视觉表现力。
2. 结果输出与反馈： 自动将最终生成的背景模型导出为物理文件。系统会生成包含图像分辨率、通道属性以及算法执行耗时的运行报告。

关键函数与算法细节分析

• 时域平均算法： 该方法假设背景像素在时间序列中出现的概率远大于前景像素。通过对时间轴上的每一个像素位置执行 (ΣP(t)) / N 操作，动态目标的像素值会被弱化并融合进背景，而位置固定的背景特征则得以保留。
• 溢出预防机制： 在进行像素累加时，若直接使用8位无符号整型会发生数值得分溢出（超过255即截断）。代码中显式调用了 double 转换，确保在处理数百帧图像时，累加值依然保持精确。
• 维度降维： 算法支持彩色三通道图像。在处理时，将图像视为三维矩阵（高 x 宽 x 通道），并在对应维度上独立进行平衡计算，确保了提取出的背景色彩还原真实。
• 可视化反馈： 系统不仅计算背景，还利用子图布局技术（subplot）在界面上呈现建模前后的差异，这对于监控视频中“去除行人/车辆”的效果验证至关重要。

使用方法

1. 将待处理的图像序列放入指定的文件夹中。
2. 调整配置参数中的文件后缀名，使其与实际图像格式一致。
3. 直接运行主程序脚本。
4. 等待进度条完成后，在脚本同级目录下查看生成的背景模型图像。