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基于閾值的分割是圖像分割的*基本的方法，其難點在于如何準確地選取閾值。具體步驟如下：1）讀入M張連續的圖像數據；2）把每幀圖像劃分成m*m的塊，（如果劃分太多，效果更精確，但計算量太大，一般劃分4*4為適度），計算每張圖像中每塊區域中象素的期望和方差，作為描述該區域的矢量信息存儲在矢量對于某塊區域有M個矢量對，求出其平均矢量（A，4）確定一個閥值T；5）在所有M對矢量值中，計算d[T，則取第i副圖像的相應區域作為背景圖片的相應區域；若d]T，則用第（1 M）/2幀中相應塊做為背景圖片的相應區域；6）設計一個定時器，每隔一段時間重新采集一系列圖像，循環以上步驟，重新運算來修正背景，達到較為理想的目標提取目的，該方法獲取的背景具有更好的抗干擾性，如視頻流線程。輸出結果計算平均值并取距離平均值*小的區域通過差分運算進行運動檢測對每幀圖像進行分塊并計算其期望值和方差截獲當前幀圖像定時器背景圖像截獲M張圖像線程22閥值分割算法獲得背景圖像之后，可以運用背景相減法來獲取目標，即用當前圖像幀與當前背景相減以產生差圖像。直接相減所得的差圖像中可能出現具有負值的像素點，我們采用取絕對值法來解決。本系統使用基于灰度的閾值分割法，而分割法中閾值的確定非常關鍵。