运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.

运动目标检测的三帧差法算法研究（精）.pdf

今天和大家谈谈三帧差法来实现运动目标检测吧，其中运动检测画框实现追踪方法多种多样，大家可以自行百度，后面我也会一一实现，今天我先给大家玩玩三帧差法吧；；；；（注释非常清楚哦，程序也极其简单的） 帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的

主要介绍了opencv实现三帧差法的相关资料，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

采集视频中连续三帧图片，使用三帧差分的方法实现对运动目标的检测

用改进的三帧差法进行目标检测，应用opencv进行开发，能很好的对运动目标进行检测

压缩包里共包含4种最常用的运动目标检测算法：混合高斯模型 相邻帧差法 运行期均值法 自适应阈值的三帧差分法 ；全部是自己总结和写的，绝对可以运行。

经典三帧差法的代码，可以在MATLAB中进行仿真