基于DM642的智能視頻監控系統的DSP實現
加入技術交流群
設差值圖像灰度值取值分布范圍為1~K，像素總數為N，灰度為i的像素數為ni，則每個圖像灰度值的取值概率為：pi=ni/N。設以h為閾值將圖像分割為兩個區域A、B，灰度為1到h的像素和灰度為h+1到K的像素分別構成區域A和B，各組產生的概率為：
本文引用地址：http://www.104case.com/article/101027.htm
以類間方差作為衡量分離性能的準則，極大化的過程就是自動取定閾值的過程，因此，最佳閾值為：
。換句話說，類間方差最大的那個圖像灰度值就是當前差值圖像的最佳閾值。
運動目標檢測
動態閾值確定以后，可根據此閾值對差值圖像進行二值化，得到二值圖像。但是在背景和目標中還會存在一定量的噪聲斑點，再經過形態學運算處理后的圖像更有利于目標提取，濾波后的二值圖像通常包含多個連通區域。本文采用改進快速標記算法對各連通域進行檢測提取。該算法對原圖像只進行一次掃描后通過特殊的邊界像素標記，就能搜集足夠信息，可方便快捷的獲得目標幾何特征參數，算法分為像素掃描、整理等價表和圖像代換，共三個環節。
評論