基于三帧差分的监控检测改进算法.docx

"基于三帧差分的监控检测改进算法" 基于三帧差分的监控检测改进算法是通过结合三帧差分法与边缘检测算子来解决传统三帧差分法中目标检测不完整、自适应性差的问题。该算法首先将三帧图像进行差分运算，得到差分图像，然后通过Canny边缘检测算法对差分图像进行处理，以解决目标边缘不连续性的问题。同时，采用最大类间方差法对边缘检测算子的高、低阈值进行自动选取，以提高算法的自适应能力。最后，通过数学形态学算法对运动目标的部分空洞进行填充，以获取完整的运动目标信息。 该算法的优点是能够检测出运动目标的完整轮廓信息，且具有较强的抗干扰能力和实时性。实验结果表明，改进的三帧差分算法能够清晰完整地检测出运动的目标。 在motion detection领域中，运动目标检测算法的选择非常重要。传统的三帧差分法是一种常用的运动目标检测算法，但它存在目标边缘不连续性和自适应性差的问题。为了解决这些问题，本文提出了基于三帧差分的监控检测改进算法，该算法通过结合三帧差分法与边缘检测算子来提高运动目标检测的准确性和自适应性。 该算法的主要步骤如下： 1. 首先取连续三帧原始图像，进行灰度化处理。 2. 对当前帧与前一帧和后一帧灰度图像分别做差分运算。 3. 通过最大类间方差法分别确定两帧差分灰度图像对应Canny算子的高、低阈值，进行边缘检测。 4. 运用膨胀的方法分别对两帧边缘检测后的图像进行形态学处理。 5. 最后对两帧处理后的图像进行与操作，以获取完整的运动目标信息。 在实现运动目标检测时，光流法和背景差分法是两种常用的方法，但它们都存在一些缺陷。光流法需要满足某些条件，否则将不能正确地检测出运动目标。背景差分法则容易受到外界环境的变化的影响。基于三帧差分的监控检测改进算法能够避免这些问题，提高运动目标检测的准确性和自适应性。 基于三帧差分的监控检测改进算法是一种高效、可靠的运动目标检测算法，能够广泛应用于视频监控、图像处理等领域。