背景差分法，光流法，帧间差分法对比分析

目标检测对比分析

1.背景差分法

原理介绍

背景差法是一种应用最为普遍的检测方法，采用该方法的主要步骤是：构建背景模型并提取背景图像，将当前图像和背景图像作差，差值较大的像素点被看作前景目标，差值较小的像素点看作背景。背景差分法检测运动目标框图如下：
复杂场景下视频序列中的背景会随着时间的继续不断的受到光照等外界因素的影响而改变，因此，为了得到的背景图能够反映当前帧的背景，就需要建立合适的背景模型来及时的反映背景的改变。常用背景模型如下表：

对背景差分结果影响最大的因素之一是背景模型的选取，背景模型的选取的好坏直接关系到运动目标检测的结果是否精确。通过对传统的单高斯背景模型和GMM的研究，单一分布的高斯模型能较好地适用于室内场景；但是在环境变化较复杂的室外，单高斯分布的模型会出现较大偏差。针对道路车辆行驶复杂场景下运用GMM背景差分法进行运动目标检测。检测结构如图所示：

实验结果

**结果分析：**将GMM的背景差分的方法引用