基于背景和帧间差分法的运动目标提取
法的性能优劣作个比较。总的来说，均值滤波法和中值滤波法都适合外部扰动比较小的特定场合，而且算法简单有效。在本文中主要研究的是处于教室一类较简单的内部环境，可以直接将彩色图像转换成灰度图像，然后通过灰度值的中值或者均值来进行背景建模，通过实验可以看出中值法提取的背景效果比均值法提取的效果要理想一些（见图3与图4）。图3 中值法提取背景图4 均值法提取背景2.2 背景更新由于光照、场景变化等各种因素的影响，背景不可能在建立之后就一成不变。要使背景模型在一段时间之内能够适应环境的变化，就必须对初始模型不断地进行更新。背景更新的实质是用当前帧中发生了变化的信息去修正使用过去帧建立的模型[7]。一种常用的自适应背景更新方法采用式⑸进行。⑸其中，Bn（x，y）是当前时刻经过更新后得到的背景；Bn-1（x，y）是前一时刻建立的背景；In（x，y）是用于修正前一时刻背景的当前帧；a称为学习速率，其值可以通过实验确定，一般取0.9，是指用当前帧中
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