背景差分法の原理・特徴・計算式

背景差分法による移動物体の検出原理や特徴、計算式についてまとめました。

背景差分法の仕組み

背景差分法は、移動物体の検出方法の1つです。
入力画像と背景画像の差分を計算することで移動物体を抽出します。
そのため、背景画像を事前に用意する必要があります。

背景差分法は、固定カメラ（監視カメラなど）で移動動体を捉える場合に利用されます。
理由は、固定カメラの撮影映像は背景部分に変化が少なく、移動物体領域を前景として抽出しやすいためです。

背景差分法のアルゴリズムは以下のとおりです。

①入力画像$I$（左）と背景画像$I_b$（右）を用意します。

②二枚の画像の差分の絶対値を計算し、差分画像$I_d$を求めます。

$$ I_d(x,y)=|I(x,y)-I_b(x,y)| $$

③ 差分画像$I_d$に対して任意の閾値$T$で二値化処理を行い、背景（黒色）と前景（白色）に分けたマスク画像($I_m$)を作成します。

$$ I_m(x,y)= \begin{cases} 255 & (I_d(x,y) > T) \\ 0 & (I_d(x,y)\leq T) \end{cases} $$

あとは必要に応じて膨張収縮化フィルタをかけたり、マスク画像を使って元画像から前景部分の画素を取り出したりします。

Python版OpenCVで背景差分法を実装する方法について以下ページで解説しています。