视频目标跟踪算法matlab仿真——二帧差法、三帧差法、混合高斯法与Vibe算法比较分析
一、前言
视频目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，其应用广泛，例如智能监控、车载系统、机器人等。视频目标跟踪需对视频图像序列进行处理，识别出感兴趣的目标，实现目标的跟踪。这篇文章将介绍4种视频目标跟踪算法：二帧差法、三帧差法、混合高斯法以及Vibe算法，并使用Matlab软件进行仿真实验比较分析。
二、算法概述
- 二帧差法
该方法是通过计算相邻两帧之间像素点值的变化量，来判断目标的位置和状态。如果像素点之间的差值超过设定的阈值，则视为目标像素点。
- 三帧差法
该方法是在二帧差法的基础上，再加入第3帧图像作为参考。将第3帧图像与前2帧的差值进行比较，可以更准确地分离目标对象。
- 混合高斯法
该方法是先对背景进行建模，然后通过对观察到的像素点的高斯分布进行建模。对于每个像素点，维护一个高斯模型，以计算像素点在当前帧中是否是背景。
- Vibe算法
该方法类似于混合高斯法，但使用的是一种更简单、更快速的算法。Vibe算法使用了一种基于随机取样的技术，用相邻像素点之间的差异来进行分类，从而判断哪些像素点是目标像素点。
三、Matlab仿真实验
我们使用Matlab软件进行仿真实验，比较这四种算法对目标跟踪的效果。
- 二帧差法实现
clear;
clc;
%读入两幅图像
I1=imread(‘test1.jpg’);
I2=imread(‘test2.jpg’);
%转换成灰度