背景减法运动目标检测

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    背景差法的实质是：实时输入的场景图像与背景图像进行作差，可以较准确的分割出运动目标。但是背景差法也有其缺陷，具体表现为：随着时间的推移，场景的光线、树叶的遮挡、或者运动物体滞留都会很大程度破坏已经建立好的背景图像。为了解决这些问题，最好的方法便是使用背景建模和背景更新算法来弥补。

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. im6 = imread('145.jpg'); % im6 = im2double(im6);  % 加载图像并转化为double类型
   
9. T = 20;                          %固定阈值T=20
   
10. im5 = (im1+im2+im3+im4)/4;  im5 = im2uint8(im5);
    
11. im1 = im2uint8(im1);   im2 = im2uint8(im2);
    
12. im3 = im2uint8(im3);   im4 = im2uint8(im4);
    
13. im15 = im1-im5; im15 = im15(:,:,1) > T; % 阈值
    
14. figure,imshow(im15,[])
    
15. im25 = im2-im5; im25 = im25(:,:,1) > T; % 阈值
    
16. figure,imshow(im25,[])
    
17. im35 = im3-im5; im35 = im35(:,:,1) > T; % 阈值
    
18. figure,imshow(im35,[])
    
19. im45 = im4-im5; im45 = im45(:,:,1) > T; % 阈值
    
20. figure,imshow(im45,[])
    
21. im65 = im6-im5; im65 = im65(:,:,1) > T; % 阈值
    
22. figure,imshow(im65,[])
    

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参考链接：http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=304&extra=page%3D1
http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=303&extra=page%3D1