基于视频的体育运动分析系统的研究与实现

文章摘要： 多帧图像的差分运算就是取当前帧和它前面的Ir+1～In以及它后面的Ir-1～I1分别做差，其公式如下 di= |I(x，y，r)-I(x，y，i)| i=1， 2，…，r-1，r+1，…，n (5) 对于差分得到的图像，对它们进行阈值分割，将差分图像转换为二值图像。 其中，T为阈值，阈值的设定采用经验法。之所以采用这种方法是因为此方法同其它方法相比，无需较多计算量，满足实时性的要求。 对二值化的残差图进行与操作就可得到运动目标Ir的二值图像。 Ir=ID1&&ID2&&…&&IDn (7) 由于获取视频序列场景中各种因素的影响，与操作得到的运动区域中

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    多帧图像的差分运算就是取当前帧和它前面的Ir+1～In以及它后面的Ir-1～I1分别做差，其公式如下
    di= |I(x，y，r)-I(x，y，i)| i=1， 2，…，r-1，r+1，…，n (5)
    对于差分得到的图像，对它们进行阈值分割，将差分图像转换为二值图像。
   
其中，T为阈值，阈值的设定采用经验法。之所以采用这种方法是因为此方法同其它方法相比，无需较多计算量，满足实时性的要求。
    对二值化的残差图进行与操作就可得到运动目标Ir的二值图像。
    Ir=ID1&&ID2&&…&&IDn (7)
    由于获取视频序列场景中各种因素的影响，与操作得到的运动区域中不可避免地会留下大量的噪声点。另外，图像中对应于运动目标的区域也会出现不同程度的碎化。二值形态学中闭运算，即先膨胀后腐蚀运算，在邻域合并和噪声去除方面效果明显。
    对于经过上述一系列操作得到的运动区域图像，采用将运动区域图像与原图像中的像素点逐个比较，对于二值化运动区域图像中为0的点，原图像对应点的灰度值标定为0；对于二值化运动区域图像中为1的点，原图像对应点的灰度值保持不变。这样，运动目标就被提取出来，结果如图5所示。

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