摘要：帧差法和背景减除法是目前应用较广的移动物体检测方法。针对背景建模中经常出现“拖尾”现象，结合帧差法提出了一种新的移动物体检测系统，并就该系统的可扩展性进行了深入分析，提出了一种实时帧保存算法。实验结果表明，该系统可以很好地抑制“拖尾”效应，并为其他算法在该系统上的应用提供了更好的基础条件。

    多媒体技术的不断发展给人们的生活带来了很多的便利，在很多工程应用设计中，会涉及到大量的图像捕捉与图像处理的问题，如防盗报警系统的设计、交通监控系统的设计等，这些系统在某些程度上代替了人的重复劳动，在实际工作中都有十分重要的实用价值。笔者对计算机视觉技术及算法进行了深人研究，并开发了一种新型的移动物体检测及背景更新系统。

1系统装置

    系统的设计具有一定的创新性，适合于室内及室外光线变化率不强烈的环境。硬件装置具有体积小、结构简单、易于安装等特点，使用灵敏度高、抗强光、体积小的CCD摄像头，CPU为Intel Pentium 4，内存1 GB，硬盘80GB的计算机（或笔记本电脑）。CCD摄像头与计算机相连，固定在观察者位置即可。系统装置图如图1所示。

2算法

2.1帧差法与背景更新相结合算法分析

    帧差法是一种在实际应用中经常使用的运动目标检测方法。该方法算法简单，运算速度快，非常适合实时性检测要求较高的场合。但帧差法对于图像的噪声（电子噪声、颗粒噪声等）及摄像机的抖动比较敏感，个别像素可能因此而剧烈变化从而造成误判的发生。另外，如果移动物体移动速度过慢，有可能检测不到移动物体。

    背景减除法的关键在于如何准确地提取出背景，并且当背景发生改变时，能及时地更新背景，其优势在于对移动目标的准确判断。但是背景更新是一个学习的过程，有时间延迟，另外，由于学习过程中包含移动物体信息，经常有“拖尾”现象发生，影响结果的精度。如何去除“拖尾”现象，李宏研等提出一种相关矩阵判别法，但是运算较复杂；陈利平等提出多帧加权的方法，运算也较复杂，结果对环境的依赖较大。本文提出一种帧差法与反馈背景更新结合算法，试图缓解“拖尾”现象。帧差法如式（1）、式（2）所示：

式（1）中fk(x,Y)是灰度图像序列中第k帧的位置为（x,y的像素灰度值。f (k,k-1)(x,y)是经过帧差法得到的二值图像中位置为（x,y）的像素值。TH1是阂值，用来判断相邻两帧相减后的（x,力位置的像素是否在移动物体上。如果相邻两帧相减后得到的（x,y）位置像素灰度值大于TH1,说明该像素点在移动物体上，将f(k,k-1) (x, Y)置1;反之则说明该像素点不在移动物体上，则将f(k,k-1)(x,y)置0。式（2）中df(k)(x,Y）是f(k,k-1)(x,Y)和f(k+1,k)(x,Y）相与后的结果，用来最终判断移动物体的位置。

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