基于背景差分的运动目标检测研究

运动目标检测算法官方demo的简化版，十分简洁易懂，运行环境matlab2014

近几年提出的ViBe算法具有运算速度快，目标提取准确率高的特点，但是它对光照的突然变化也非常敏感，而且由于它的模型初始化的方式，也容易形成“拖影”现象。文中先通过引入传统三帧差分算法难以提取出完整的目

代码实现的是Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance论文里的算法,这篇文章主要讲采用DCT系数进行背景建模,实现运动目标检测,算

图像运动 目标检测是视频监控 、 数字电视等重要系统中的核心技术。文章提出一种 利用梯度信息、 三帧差分以及连通性检验等后续处理措施和 自动提取图像运动 目标的新算 法 。分 析和仿 真结果表明 ,

针对非参数核密度估计算法前景检测不够精确、运算量大的问题，提出了一种基于背景差分图像的核密度估计前景检测方法。该方法结合了单高斯模型和核密度估计模型进行初始背景建模，利用背景差分图像，过滤掉非动态背景

Multi-lane traffic flow detection system based on background difference

基于背景更新的运动目标分割方法,程娟,,背景差法是视频图象序列中运动目标分割的重要方法,为了解决背景中光照变化等问题,对每个被判为背景的象素建立单高斯模型,提出

本文在介绍了现有运动监测方法的基础上，将背景图像差分法和帧问差分法结合起来，提出了一种新的视频运动检 测方法，该方法继承了两种算法的优点，同时又弥补了它们的不足。实验结果表明，本文所述方法对于光照、背

直接解压即可使用，效果不错。能直接标记目标。

实测可以运行MATLAB代码，可以实现，里面包含子函数主函数全部。