算术平均法提取背景图像

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    采用算术平均法提取背景图像，可以总结为在特定的时间段内对像素点的亮度和色彩信息取平均值，用均值作为背景图像对应像素点数值。在读入一段视频时，对某一像素点进行观察，会发现在没有前景的运动目标通过时，该点的灰度值保持稳定，变化很小，只有当前景的运动目标通过时，该点的灰度才会发生剧烈的变化。这样就可以连续读入N帧图像，对图像各点的灰度或色彩信息进行统计的方法，使得变化剧烈的像素点变得平缓，取其平均值作为背景图像像素点的值，这样也可以滤除背景图像中的突变噪声点。

1. clc,clear,close all                    % 清屏、清工作区、关闭窗口
   
2. warning off                         % 消除警告
   
3. feature jit off                       % 加速代码执行
   
4. im1 = imread('1.jpg');  im1 = im2double(im1);  % 加载图像并转化为double类型
   
5. im2 = imread('30.jpg'); im2 = im2double(im2);  % 加载图像并转化为double类型
   
6. im3 = imread('60.jpg'); im3 = im2double(im3);  % 加载图像并转化为double类型
   
7. im4 = imread('80.jpg'); im4 = im2double(im4);  % 加载图像并转化为double类型
   
8. im5 = (im1+im2+im3+im4)/4;  % 平均操作
   
9. figure,imshow(im5,[])
   

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在实际场景中，一段时间内，同一区域很少有可能总是存在运动物体，因此通过算术平均法得到的背景就会消除亮暗分布不均匀的情况。