基于MATLAB的运动目标检测算法，背景差分法。其中包含已处理图像和代码，更改路径后可以直接运行。也可以使用用自己的视频文件，但是记得先把视频文件处理成图像序列。

OpenCV2.4.9的基于背景差分法的视频目标运动侦测的代码，相应位置有具体的注释，具体分析见博客http://blog.csdn.net/primetong/article/details/79609993

利用gmm模型建模，然后结合背景差分进行运动检测

单高斯明显是一种图像处理背景图像提取的处理方法，使用于背景单一不变的场景。这种模型最为简单，而且不用每次都进行建模处理，而采用参数迭代的方式，即。其中t为时间。设图像点的当前颜色量度为xt，若（Tp为概率阀值），则此点判定为前景点，反之为背景点。

OpenCv 背景差分--将背景差分成功封装成一个函数，借助高斯平滑等去噪

：针对静止摄像机下的运动目标检测问题，提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组 连续视频进行处理，从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较 阈值的过程中，一改以往通过实验不断调整的做法，提出了动态阈值的概念，从而增强了检测效果，提高了算法 的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法，克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明， 通过背景差分与高斯模型相结合的方法，在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性，能 迅速响应实际场景的变化，为准确地检测出运动目标提供了必要的基础(

本程序是基于opencv2.4.3和VS2010的，使用帧间差分法进行运动目标的检测，使用摄像头摄取视频图像，或读取指定路径下的视频。效果不错。

基于opencv的视频图像背景差分算法例子

调用摄像头实时采集图像与背景图像进行差分，检测采集图像与背景图像的差别，显示有差别的图像。

用前N帧背景建模，然后逐帧背景更新，适合新手学习。