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运动目标检测

针对基于混合高斯模型背景差分法对光照突变敏感的问题&提出了背景差分法与三帧间差分法相结合的运动目标检测算法$ 首先利用当前帧与混合高斯模型建立的背景模型差分&快速检测出运动变化区域$然后&通过与设定的阈值比较&判断场景内是否发生 光照突变&场景中若未发生光照突变&则采用混合高斯模型背景差分法提取运动目标&若发生光照突变&采用三帧间差分法提取运动目 标$实验结果表明&在光线发生突变情况下&文中提出的算法同样能够取得较好的检测效果&具有很强的适应性和鲁棒性&可用于实时

静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此，提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理，将五帧差分和背 景差分相结合，利用基于自适应背景模型的动态阈值，提取图像中的运动区域，并进行形态学滤波和连通性检测，最终获取运动前景目标。 实验结果表明，该算法能完整提取运动目标，背景适应性强，实时性好。

交通路口监控系统因其能够主动收集分析数据，并实时检测进行预设处理，随着该技术的不断成熟，针 对不同环境条件产生的多种图像处理方法"文中对其中两种方法: 帧差法和背景差分法，在一般情况下的优劣性进行 分析研究，通过模拟仿真得到帧差法要比背景差分法准确性更高

针对经典自适应背景差分法中存在的问题，提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法%方法结合了帧间差 分法和背景差分法的优点，解决了运动检测中常见的拖尾问题和空洞问题%

背景差分法与三帧间差分法相结合的运动目标检测算法$ 首先利用当前帧与混合高斯模型建立的背景模型差分&快速检测出运动变化区域$