在运动(光流)场确定之后，去除随机噪声及一些过小的运动，认为在检测时段内运动向量始终在一定范围内保持一致的那些区域属于一个物体，从而可以确定出各运动目标(车辆)在各个时刻的运动参数(速度，方向等).

　　基于车光流场分析进行跟踪的方法，可以很的计算出运动目标的速度，但是这种方法采用迭代的方法·计算时间较长，无法进行实时的跟踪，并且该方法只考虑利用光流散据来进行决策，所以受到被估算的光流场精度的限制.这些方法受到噪声的影响严重·而且·分割所得的运动对象的边缘精度不够.在运动不完全的情况下，则会产生分割结果不完整等问题。

　　另外，由于运动场并不是很可靠，因此通常在物体边界或纹理不突出区域产生错误，从而会对分割结果产生明显的影响，因此，由于各方面的限制，使得基于光流法的运动分割并不适合交通场景下的运动分析。

帧差法

　　帧间差分法又称图像序列差分法.当监控场景中出现运动物体时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像对应像素点亮度值差的，通过判断它是否大干阀值来分析视频或图像序列的运动特性，确定图像序列中有无物体运动，图像序列逐帧地差分，相当于对图像序列进行了时域上的高通滤波。

　　帧差法的优点是计算简单且不易受环境光线变化的影响，但它不能检测静止车辆，且处理效果与图像采样频率以及被检测车辆的车速有关·如果视频检测嚣采样频率过小，而车速较快，可能会造成误分割：反之如果采样频率过大且车速较慢，又会造成过度覆盖，情况下运动物体可能完全重叠，类似于静止车辆，从而导致无法分割出运动物体。

　　可靠的背景图像是背景差法能否成功提取目标区域的关键.背景图像可由人工拍摄一幅没有车辆的图像来得到，也可以通过序列图像的平均来得到，显然，建筑物阴影、浮云或光照的变化都会造成背景环境明显的变化.由于这些环境变化因素，作为参照物的背景需要定时更新·目前有多种背景更新方法，常用的方法是多帧平均( Frame***mging)法和选择更新(Selective Updating)法。

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