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基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法
摘要
背景差分（BackgroundSubtraction）是一种基于图像处理技术的运动目标检测方法，其目的是在视频序列中检测出运动物体。本文提出了一种基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法，该算法通过自适应Surendra背景更新方法和形态学处理技术，实现对运动目标的有效检测。实验结果表明，该算法具有较好的实时性和检测准确率，可以用于视频监控和安防等领域。
关键词：背景差分；运动目标检测；自适应Surendra背景更新；形态学处理；视频监控；安防
1.引言
随着计算机视觉技术的不断发展和应用，目标检测技术已成为计算机视觉领域的研究热点。目标检测技术是指在图像或视频序列中，检测出特定目标的位置和大小，是计算机视觉和图像处理的重要研究领域。
背景差分是一种基于图像处理技术的运动目标检测方法，它的原理是将当前帧图像与背景帧图像之差作为运动目标的检测结果。背景帧图像是指视频序列中统计得到的背景像素值的平均值或中值，背景像素值不包括运动物体的像素值。
传统的背景差分方法存在几个问题，如光照变化、阴影干扰、运动物体与背景图像的相似性等。因此，如何解决这些问题，提高运动目标检测的准确率和实时性是当前研究的重点。
2.研究内容
本文提出了一种基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法。该算法主要包括以下步骤：
（1）背景帧图像的提取。利用视频序列中的前n帧图像，计算背景像素值的平均值或中值，得到背景帧图像。该背景帧图像用于后续帧的运动目标检测。
（2）Surendra背景更新。对于新的视频帧图像，将其和背景帧图像之间的像素值差值与阈值进行比较，超过阈值的像素点被认为是新的背景像素点，更新背景帧图像。该过程中，通过自适应方法调整阈值大小以适应光照变化和运动物体与背景图像的相似性。
（3）形态学处理。采用膨胀和腐蚀等形态学处理技术，去除由于阴影干扰和光照变化引起的噪声和伪影。
（4）运动目标检测。通过将处理后的帧图像与背景帧图像之间的像素值差值与阈值进行比较，得到运动目标的二值化图像。该二值化图像可用于目标跟踪和目标识别等应用。
3.实验结果
本文在UCSD（UniversityofCalifornia，SanDiego）数据集上进行实验，该数据集包含了典型的视频监控场景和常见的遮挡、光照变化、干扰等情况。为了对比算法的性能，我们采用了几种常见的运动目标检测算法进行对比，如基于背景差分的方法、基于光流的方法等。
实验结果表明，本文提出的算法具有较好的实时性和检测准确率，能够有效地解决光照变化、干扰等问题。同时，该算法在处理视频序列时，可以适应不同的光照条件和运动物体与背景图像的相似性，具有较强的鲁棒性和通用性。
4.结论
本文提出了一种基于自适应Surendra背景更新的背景差分运动目标检测算法，并在UCSD数据集上进行了实验验证。实验结果表明，该算法具有较好的实时性和检测准确率，可以有效地解决光照变化、干扰等问题。同时，该算法具有较强的鲁棒性和通用性，在视频监控和安防等领域有着广泛的应用前景。
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