基于DM642的智能视频监控系统的DSP实现

　　设差值图像灰度值取值分布范围为1~K，像素总数为N，灰度为i的像素数为ni，则每个图像灰度值的取值概率为：pi=ni/N。设以h为阈值将图像分割为两个区域A、B，灰度为1到h的像素和灰度为h+1到K的像素分别构成区域A和B，各组产生的概率为：

　　以类间方差作为衡量分离性能的准则，极大化的过程就是自动取定阈值的过程，因此，最佳阈值为：。换句话说，类间方差最大的那个图像灰度值就是当前差值图像的最佳阈值。

　　运动目标检测

　　动态阈值确定以后，可根据此阈值对差值图像进行二值化，得到二值图像。但是在背景和目标中还会存在一定量的噪声斑点，再经过形态学运算处理后的图像更有利于目标提取，滤波后的二值图像通常包含多个连通区域。本文采用改进快速标记算法对各连通域进行检测提取。该算法对原图像只进行一次扫描后通过特殊的边界像素标记，就能搜集足够信息，可方便快捷的获得目标几何特征参数，算法分为像素扫描、整理等价表和图像代换，共三个环节。