论文部分内容阅读
在背景差分法的运动目标监测中,背景通常用前m帧图像的平均值来估计,m的取值决定着背景估计的准确性,该值太大实时性差,太小准确性差.本文提出一种自适应估计最小m值的方法,先计算不同m取值下估计背景的标准差δ(m);然后寻找δ(m)序列的第1个最小值,对应的m值为估计背景所需最少帧数,此时背景为最佳背景模型.实验结果表明该方法对不同环境下获取的图像序列有较好的适应性,能使用最少帧数建立背景模型,为后续的运动目标检测奠定基础.