基于DM642的智能視頻監控系統的DSP實(shí)現
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(gè)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(gè)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(chǎn)生的概率為:
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以類(lèi)間方差作為衡量分離性能的準則,極大化的過(guò)程就是自動(dòng)取定閾值的過(guò)程,因此,最佳閾值為: 。換句話(huà)說(shuō),類(lèi)間方差最大的那個(gè)圖像灰度值就是當前差值圖像的最佳閾值。
運動(dòng)目標檢測
動(dòng)態(tài)閾值確定以后,可根據此閾值對差值圖像進(jìn)行二值化,得到二值圖像。但是在背景和目標中還會(huì )存在一定量的噪聲斑點(diǎn),再經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)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(gè)連通區域。本文采用改進(jìn)快速標記算法對各連通域進(jìn)行檢測提取。該算法對原圖像只進(jìn)行一次掃描后通過(guò)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(jià)表和圖像代換,共三個(gè)環(huán)節。
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