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背景差分法
? ? ? ?目的：检测物体运动
? ? ? ?背景差分法检测目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。实际应用中，由于背景的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景。
? ? ? ? 方法：
? ? ? （1）中值法背景建模，取连续N帧图像序列，把这N帧图像序列中对应位置的像素点灰度值按从小到大排列，然后取中间值作为背景图像中对应像素点的灰度值；
%% 中值法得到背景 按通道
for c=1:video_channel
ch_Backgrounds{c} = zeros(video_height, video_width);
for h=1:video_height
for w=1:video_width
ch_Backgrounds{c}(h,w) = median(single(video(h,w,c,:)));
end
end
end? ? ? ?（2）均值法背景建模：均值法建模算法是对一些连续帧取像素平均值。优点是速度快。缺点是对环境光照变化和一些动态背景变化比较敏感。
%% 均值法得到背景 按通道
for c=1:video_channel
ch_Backgrounds{c} = zeros(video_height, video_width);
for h=1:video_height
for w=1:video_width
ch_Backgrounds_aver{c}(h,w) = mean(single(video(h,w,c,:)));
end
end
end? ? ? ?（3）卡尔曼滤波器模型：该算法把背景认为是一种稳态的系统，把前景图像认为是一种噪声，用基于Kalman滤波理论的食欲递归低通滤波来预测变化缓慢的背景图像，这样既可以不断地用前景图像更新背景，又可以维持背景的稳定性消除噪声的干扰。
? ? ? ?（4）单高斯分布模型：
? ?? ? （5）多高斯分布模型：
? ? ? ?（6）高级背景模型：得到每个像素或一组像素的时间序列模型。优点是很好的处理时间起伏。缺点是消耗大量内存。
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