基于背景差分法的行驶中的汽车检测*

贾晓琪，闫俊伢，杨丽英

(山西工程科技职业大学，山西 晋中 030619)

0 引言

动态目标检测追踪是针对视频中运动的物体进行实时监测，在计算机技术飞速发展的今天，动态目标检测在计算机视觉、图像处理、视频监控、人机交互以及模式识别等领域有着重要的研究意义和实用价值[1]。动态目标检测其实就是将视频分解成视频图像帧序列，在每帧图像中检测出发生变化的目标，从而确定视频中运动的目标物体。

本文中，通过对截取视频中的每帧图像进行灰度处理，提取视频中的背景模型，即视频中的静止区域，然后获取视频中动态的目标区域，复原实现了背景差分法对视频图像中行驶的汽车目标检测[2]。在检测过程中，发现了检测过程中出现了边缘断裂情况，本文采用闭操作对复原实验结果中的微小空洞进行了填充，并在一定程度上连接了结果中出现的狭窄间断。

1 背景差分法算法

背景差分法又叫背景减法，该算法主要是通过对所获取的视频图像进行图像帧分解，并将分解的每帧图像与视频背景图像进行差分算法，由此得到视频中的运动目标[3，4]。

在进行背景差分运算之前，要先对获取到的视频图像进行灰度预处理，并截取为图像帧序列；然后通过高低阈值分割获取视频图像序列中的静止场景，当做后期差分算法的背景图像；差分算法之后，得到了灰度图像帧的运动区域，然后根据训练所得的阈值进行阈值化动态目标的提取。……