图像处理之运动目标检测

资 源 简 介

图像处理之运动目标检测

详 情 说 明

运动目标检测是计算机视觉领域的基础任务之一，其核心目标是从连续的视频序列中识别出运动的前景物体。背景差分法因其实现简单、计算高效的特点，成为最经典的运动检测方法之一。

背景差分法的工作原理是将当前帧与预先建立的背景模型进行比较，通过计算像素差异来提取前景目标。具体实现时通常包含三个关键步骤：首先对视频进行逐帧读取，将动态视频分解为静态图像序列；接着通过统计学习或滤波算法构建背景模型（例如采用多帧平均法）；最后对当前帧与背景模型做差分运算，结合阈值处理得到二值化的运动目标掩膜。

在Matlab中实现时，可以利用VideoReader类完成视频帧的逐帧提取，通过矩阵运算高效计算像素差值。对于光照变化等干扰，可引入形态学后处理（如开运算）消除噪声斑点。算法输出通常为标记运动目标的二值图像序列，配合矩形框标注可直观展示检测效果。

该方法的优势在于实时性较好，适合静态背景场景。但需要注意，背景模型的更新策略直接影响检测效果，在复杂动态环境下可能需要结合光流法或深度学习进行优化。实际应用中还需考虑阴影抑制、多目标跟踪等扩展需求。