pi,j
refi,j
為參考幀，
subi,j
為差分結果，t為差分閾值。
x,y
pi,j
和樣本集si,j 中每個樣本值
dist
i,j（一般設為20）時，認為與指定樣本近似，當近似樣本數量大於 #min（取值範圍[2, k/2]，一般設為2）時，認為該畫素屬於背景，否則判斷為前景。
si,j
中的乙個樣本替換為當前畫素點
pi,j
的值。1）當乙個畫素點
pi,j
被判定為背景時，它有 1/lr 的概率去更新其對應的樣本集
si,j
，當該條件符合時，隨機選擇其中乙個樣本值
2）同時有1/lr的概率去更新它的鄰居點的模型樣本集，即當該概率條件符合時，隨機選擇其中乙個8鄰域點
pr,c
（r, c
為行列索引），然後隨機選擇該鄰居點對應樣本集
sr,c
中的乙個樣本k，替換為畫素點
pi,j
的值；前背景檢測完成之後，我們想要得到完整的目標區域或者輪廓，這一步通過提取影象前景掩碼完成，典型的方法稱為motionblob。
運動目標檢測
目錄 檢測方法 背景模型 目標檢測 後處理 檢測方法 基於統計背景模型的運動目標檢測方法 問題 1 背景獲取 需要在場景存在運動目標的情況下獲得背景影象 2 背景擾動 背景中可以含有輕微擾動的物件，如樹枝 樹葉的搖動，擾動部分不應該被看做是前景運動目標 3 外界光照變化 一天中不同時間段光線 天氣等...
運動背景下的運動目標檢測
各種目標檢測方法介紹 懶人可以直接略過 目標檢測是乙個老話題了，在很多演算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事 檢測當前中有沒有目標？如果有的話，在哪？按照先驗知識和背景運動來劃分的話，目標檢測方法大概可以分為兩大類 第一，已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類方法，第一類方法是用目標...
運動目標檢測 背景減法
一 原理 背景減法 background subtraction 是當前運動目標檢測技術中應用較為廣泛的一類方法，它的基本思想和幀間差分法相類似，都是利用不同影象的差分運算提取目標區域。不過與幀間差分法不同的是，背景減法不是將當前幀影象與相鄰幀影象相減，而是將當前幀影象與乙個不斷更新的背景模型相減，...