1、“.....为每帧图像相同像素点的位置，代表第和帧在像素点处的的差值。通过多次实验证明取时利用该混合差分法对监控中的运动目标的获取是最为精确的，并且获得的目标最为完整清晰。即由公式获得的差值图像，利用适当的阈值判别，得到值化图像对公式中所得的值化圖像采用逻辑或运算，所得到的结果就是进行混斯背景模型。简单背景模型是选取静止的帧图像用作背景模型。如果当前帧的像素点与背景图像的相同位置像素点的颜色值相减得到的差值大于个阈值时，则认为是运动目标像素点，否则认为是背景像素点。该算法比较简单易于实现，但极易受光照和天气等外界因素干扰，并且所选取的阈值都是通过系列的实验获得，因此不适合用于场景动态变化的情况。而混合高斯模型是最常用的检测提取方法，应用于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿匀的灰度值，这种方法将不能全部的提取出相关的特征像素点，提取出来的运动目标极易出现空洞效果......”。

2、“.....但在实际应用中，简单帧差法是其他些复杂算法的基础。鉴于以上几种检测算法的优缺点，综合考虑算法计算量和嵌入式系统的存储容量受限等问题，本文所运用的运动检测算法是根据帧差法的缺点，以其为基础进行适当改进，提出了帧混合差分法的概念。应景提取与更新算法西安邮电大学学报卢章平，德飞，李小蕾等背景差分与帧差分结合的运动目标检测算法计算机测量与控制，李波基于视频图像的人群检测与分析研究武汉理工大学，谢红，袁博，解武光流法和帧差分法的运动目标检测应用科技，屈晶晶，辛云宏连续帧间差分与背景差分相融合的運动目标检测方法光子学报，盛旭锋，朱方文，李校祖，庄俊基于帧时间差分法的独居老法的效果，本文的实验在普通的机上进行。实验中，检测帧数在，基本满足实时性的需求。利用间隔差分法和本文算法进行比较，分别对段视频序列进行处理。检测结果如图所示......”。

3、“.....可见间隔差分法检测到的图像信息不够完整，目标不清晰，并且会受到较大的干扰，而通过本文所提出的最大类间方差法得到阈值后进行混合差分法来检测运动物体，并利由于图像的灰度值在之间，为了减少计算次数，可以选择每隔个灰度级计算次，算出使类间方差最大的值，设为，再在区间，上对每级灰度进行计算，选取最终的使最大的的值，即为所求。对于所求的有两种特殊情况若，则在区间，上对每个灰度进行计算。若，则在区间，上对每个灰度进行计算通过此种方法进行阈值的选取，所需的时间是或，未改进的算法频监控系统的应用越来越普遍。但是视频数据量相当大，要想进行实时的视频监控还是比较困难的，从而传统的视频监控系统难以进行高效直观的监控管理。然而，随着数字图像处理技术以及嵌入式技术的的飞速发展，开发和设计款数字化智能化传输数据量小实时可靠的视频监控系统越来越多的备受人们关注......”。

4、“.....运动检测算法必须准确有效。和的类间方差为将代过面积法判断是否为要检测的目标物体，从而避免系统误检，造成虚假报警，并且可以减少存储的信息量，使监控工作更加实时高效。参考文献田小平，史蕾视频监控中的背景提取与更新算法西安邮电大学学报卢章平，德飞，李小蕾等背景差分与帧差分结合的运动目标检测算法计算机测量与控制，李波基于视频图像的人群检测与分析研究武汉理工大学，谢红，袁博，解武光流法和帧差分理，先膨胀后腐蚀，去除孤立的噪声点，保证像素的位置和形状固定，填补前景图像中的些小的空洞，最终得到完整准确的前景目标。算法实验与结论为更好的观察运动检测算法的效果，本文的实验在普通的机上进行。实验中，检测帧数在，基本满足实时性的需求。利用间隔差分法和本文算法进行比较，分别对段视频序列进行处理。检测结果如图所示。图是选取段视频序列的第帧和第帧图像问题......”。

5、“.....以其为基础进行适当改进，提出了帧混合差分法的概念。应用于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿。由于图像的灰度值在之间，为了减少计算次数，可以选择每隔个灰度级计算次，算出使类间方差最大的值，设为，再在区间，上对每级灰度进行计算，选取最终的使最大的的值，即为所求。对于所求的有两应用于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿得为使类间方差的值最大，选取最恰当的阈值，即为最终的阈值。由以上推导的法的推导过程表明，由于最终求得的阈值是经过对每个灰度值都要进行方差运算，如果每个灰度进行方差运算耗时均为，则对于整帧图像中的级灰度来说，就需要消耗的时间，因此运算量还是非常大的，本文对其做了适当的改进，降低搜索时间，从而提高运算效率。差运算，如果每个灰度进行方差运算耗时均为，则对于整帧图像中的级灰度来说，就需要消耗的时间，因此运算量还是非常大的......”。

6、“.....降低搜索时间，从而提高运算效率。关键词嵌入式运动目标检测混合差分法大律法引言现如今，人们的生活水准在不断的改善，人们对居民环境和各种公共场所的安全防范意识也在不断的增强，因此，为了关注些人及车辆等目标的活动情况，视缺点，能够很好地处理背景亮度有波动的情形。但这种效果的代价就是计算量会非常大，实际应用是会造成相应速度非常慢，因此不适用于嵌入式系统中。相邻帧差法的原理是通过相邻的两帧图像相减取得运动目标区域，该算法简单，速度快，实时性强，不易受光照所影响，因此对于动态变化的环境有较强的自适应能力。但同样也存在缺点很难检测出静止或运动速度很慢的实物，而要检测极快速度运动法的运动目标检测应用科技，屈晶晶，辛云宏连续帧间差分与背景差分相融合的運动目标检测方法光子学报，盛旭锋，朱方文，李校祖，庄俊基于帧时间差分法的独居老人运动检测计算机工程与应用......”。

7、“.....选取最恰当的阈值，即为最终的阈值。由以上推导的法的推导过程表明，由于最终求得的阈值是经过对每个灰度值都要进行可见间隔差分法检测到的图像信息不够完整，目标不清晰，并且会受到较大的干扰，而通过本文所提出的最大类间方差法得到阈值后进行混合差分法来检测运动物体，并利用形态学方法进行处理去除些不连续的的噪声点，所检测到的运动物体清晰完整。实验证明，该算法简单，计算速度比较快，能很好的适应动态环境，检测效果清晰完整，在实际应用中，能够较好的移植到嵌入式系统中。并在系统中特殊情况若，则在区间，上对每个灰度进行计算。若，则在区间，上对每个灰度进行计算通过此种方法进行阈值的选取，所需的时间是或，未改进的算法所需的时间是其的到倍，从而提高了运算速度。形态学处理本文中混合差分法检测速度快，但提取出的前景中不可避免地会出现些小的空洞，这是所产生的不连续的噪声......”。

8、“.....为所获得的图象采用形态学处物体又会使提取区域远大于目标物体的真实大小，其提取区域受到运动速度的影响很大其次，如果物体内部有比较均匀的灰度值，这种方法将不能全部的提取出相关的特征像素点，提取出来的运动目标极易出现空洞效果，从而不利于后面的对于目标的进步处理。但在实际应用中，简单帧差法是其他些复杂算法的基础。鉴于以上几种检测算法的优缺点，综合考虑算法计算量和嵌入式系统的存储容量受限等应用于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿像的相同位置像素点的颜色值相减得到的差值大于个阈值时，则认为是运动目标像素点，否则认为是背景像素点。该算法比较简单易于实现，但极易受光照和天气等外界因素干扰，并且所选取的阈值都是通过系列的实验获得，因此不适合用于场景动态变化的情况。而混合高斯模型是最常用的检测提取方法，此方法是利用几个高斯函数加权求和来得到近似的亮度点分布，结果准确......”。

9、“.....得公式所得到的即为最终提取检测到的运动目标。混合差分法阈值的确定本文中的阈值的确定采用的是自适应方法，选取准确的阈值对于完整的分割图像中的前景和背景是至关重要的。阈值的确定方法比较多，最常用的方法有迭代法直方图法自适应局部阈值法最大类间方差法等。应用于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿。光流法是借助光流效应进行目标区方法是利用几个高斯函数加权求和来得到近似的亮度点分布，结果准确，避免了简单背景模型的缺点，能够很好地处理背景亮度有波动的情形。但这种效果的代价就是计算量会非常大，实际应用是会造成相应速度非常慢，因此不适用于嵌入式系统中。帧间差分法的改进混合差分法该混合差分法即将前帧的图像存储下来，为了增强对前景运动物体辨别的敏感度，用相邻的第帧分别与前帧图像进行两两差分于嵌入式视频监控系统的运动目标检测方法论文原稿......”。