精选优质文档-倾情为你奉上背景差分法又称背景减法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，这种方法较帧差法能更好的识别和提取运动目标，是目前运动分割中最常用的一种方法。但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。背景差分法法是静止背景下运动目标识别和分割的另一种思路。如不考虑噪音n(x，y，t)的影响，视频帧图像I(x，y，t)可以看作是由背景图像b(x，y，t)和运动目标m(x，y，t)组成： （4-14）由式(4-14)可得运动目标m(x，y，t)： （4-15）而在实际中，由于噪音的影响，式(4-15)不能得到真正的运动目标，而是由运动目标区域和噪音组成的差分图像d(x，y，t)，即： （4-16）得到运动目标需要依据某一判
