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基于FPGA的帧差法仿真实现

帧差法就是帧间差分法,帧差法是最为常用的行动目标检测措施之一,原理即是在图像序列邻接两帧或三帧间基于像素做差分运算来获取。率先,将邻接帧图像对应像素值相减获得差分图像,然后对差分图像二值化,在环境亮度改变不大的情形下,对应像素值改变小于预先确定的阈值时,能够感受这里为背景像素。假如图像区域的像素值改变很大,能够感受这是由于图像中行动物体引起的,将这些区域符号为前景像素,利用符号的像素区域能够确定行动目标在图像中的位置。由于邻接两帧间的工夫间隔极其短,用前一帧图像作为目前帧的背景模型具有较好的实时性,其背景不聚集,且更新速度快、算法容易、计算量小。算法的不足在于对环境噪声较为敏感,阈值的抉择相当关键,抉择过低不足以压抑图像中的噪声,过高则疏忽了图像中有用的改变。对于比拟大的、颜色统一的行动目标,有可能在目标内部发生抽象,无法全面地提取行动目标。多数应用于选择十字路口监控录像作为实验材料,检测过往车辆动态,也能为后期机器识别打下基础。

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用MATLAB实现对运动物体识别与跟踪

不得不说MATLAB的图像处理函数有点多,但速度有时也是出奇的慢。还是想c的指针,虽然有点危险,但速度那是杠杠的。 第二个MATLAB程序,对运动物体的识别与追踪。 这里我们主要运用帧差法实现运动物体与背景图像的分离,由于视频中的物体较为简单,我们只对两帧图像取帧差(也是为了提高速度) 对于运动物体的提取我们运用了MATLAB里自带的函数bwareaopen bwareaopen(src,int),src为二值图像,int为设置的联通域的大小,是对帧差法,在转化为二值的图像进行操作,结果是将大小小于设定的int的连通域置为0; 对于第一帧与第二帧图像运动物体的坐标的提取我们用了自带的regionprops函数 regionprops(src,’‘)其中src为传入的二值图像,’‘内的为你所需要的属性 具体属性可以查看MATLAB的help

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