基于背景差与帧间方块编码差值法的运动目标检测

本文档介绍了复杂背景下的目标检测与跟踪及仿真结果

三帧差分法是目前较为常见的运动目标检测算法之一。它的执行速度较快,但是它会存在各种干扰以及易受到环境噪声的影响,而且容易在检测到的运动目标内部产生较大的空洞,以致影响到最后的检测效果。针对这些问题,将

QT+OPENCV帧间检测移动的物体，存在一些小瑕疵。对于一个固定的场景（背景），我们感兴趣的是在场景中运动的物体（前景）。前景提取是在智能监控应用中的一个基础步骤。帧间差分：在运动目标检测中，简单来

基于opencv实现的帧间差分算法可以实现两幅图像之间的做差运算

帧差法检测运行目标代码（编写可运行，写了详细注释，并做了运动目标矩形框），写了程序运行说明。基于opencv，亲测可运行，有程序说明。

利用差影法对目标图像的提取，在VC6.0环境下编写的，基于MFC。可以编译，运行。里面带有测试图片。

研究在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测。主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法

对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)目标跟踪算法进行改进,在原算法中的跟踪模块和检测模块之间引入了帧间差检测方法,将帧间差法检测到的含有前景目标的窗口传

交通路口监控系统因其能够主动收集分析数据，并实时检测进行预设处理，随着该技术的不断成熟，针对不同环境条件产生的多种图像处理方法"文中对其中两种方法:帧差法和背景差分法，在一般情况下的优劣性进行分析研究

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