简单的背景差分法

资 源 简 介

简单的背景差分法

详 情 说 明

背景差分法是运动物体检测中最基础的方法之一，其核心思想是通过比较当前帧与背景模型的差异来识别前景物体。这种方法适用于静态摄像头场景，如监控视频分析。

实现思路主要分为三个步骤： 背景建模：通常使用一段无运动目标的视频序列计算平均背景图像，或采用高斯混合模型等更复杂的建模方式。 差分计算：将当前帧与背景模型作绝对值差运算，得到包含前景信息的差分图像。 阈值处理：对差分图像进行二值化处理，通过设定合适阈值分离前景与背景噪声。

该方法对光照变化敏感，实际应用中常需要配合形态学处理（如开运算）消除噪声斑点。对于动态背景场景，则需要采用更高级的背景建模算法如ViBe或光流法进行优化。