【目标检测】基于背景差分实现运动车辆检测附Matlab代码

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文章介绍了使用背景差分技术进行运动车辆检测的基本步骤，包括获取背景图像、差分处理、二值化、形态学操作和目标识别。这种方法在静态背景和简单场景下有效，但需结合其他技术提高在复杂环境中的准确性。提供的Matlab代码示例展示了图像处理过程。

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⛄ 内容介绍

基于背景差分的方法是一种常见的运动目标检测技术，用于检测运动车辆。下面是基于背景差分实现运动车辆检测的基本步骤：

获取背景图像：在开始运动目标检测之前，需要获取静态背景图像。这可以通过将相机定在没有运动目标的情况下进行拍摄，并对一系列连续图像进行平均或帧差法得到。
提取前景差分图像：将当前帧图像与背景图像进行差分操作，得到前景差分图像。可以使用灰度差分、颜色差分或其他图像差分方法来捕捉运动变化。
处理前景差分图像：对前景差分图像进行二值化或阈值处理，将运动目标从背景中分割出来。选择适当的阈值或阈值函数来减少噪声和进行目标提取。
目标过滤和识别：对二值化的前景图像进行形态学操作(如开运算、闭运算)来去除噪声和填充目标区域。可以将图像分为连通区域，并根据区域面积、宽高比、紧凑度等特征进行目标过滤和识别。
标定目标位置：根据目标在图像中的位置，可以绘制边界示检测到的运动目标的位置和范围。这样可以可视化地展示运动车辆的位置信息。

需要的是，基于背景差分的方法对于静止背景和相对简单的场景效果较好。然而，在复杂的环境中可能会存在背景变化、光照变化等干扰因素，会影响检测结果的准确性。因此，在实际应用中，需要结合其他技术和方法，如运动轨迹跟踪、深度学习目标检测等，来提高运动车辆检测的鲁棒性和准确性。

⛄ 部分代码

clear all;
close all;
a=imread('m1.bmp');
b=imread('m18.bmp');
c=b-a;           %两个图片做减法
ex=rgb2gray(c);  %将图片转换成灰度图

temp(:,:,1)=bw4;
temp(:,:,2)=bw4;
temp(:,:,3)=bw4;
figure(2)
temp = uint8(temp);
imshow(temp);title('运动目标区域')
figure(4)
subplot(2,2,1);
imshow(bw1);title('二值图像')
subplot(2,2,2);
imshow(bw2);title('腐蚀处理')
subplot(2,2,3);
imshow(bw3);title('膨胀处理')
subplot(2,2,4);
imshow(temp);title('运动目标区域')

x=imadd(b,temp,'uint8');
figure(3)
imshow(x);title('运动目标检测结果图')