大范围动态图像序列帧间运动检测方法研究

在复杂多变的环境下,大范围动态图像序列中会存在大量噪声和干扰向量,导致传统方法较难正确检测出图像帧间运动,容易产生错误结果。针对现实环境中干扰因素的特性,给出一种大范围动态图像序列帧间运动检测方法,构建检测模型,通过分析动态图像序列中干扰向量的波动性和周期性特征,确定检测帧当前状态,分类为波动性干扰窗口、运动窗口以及背景窗口,利用阈值分割与形态学处理,将所有运动窗口合并确定运动帧,完成帧间运动检测。通过仿真证明,上述方法能够有效降低动态图像序列中干扰向量,极大提升帧间运动检测的准确性和鲁棒性。