MATLAB分时代码-DMD前景检测：利用动态模式分解进行视频中前景提取

简介：
本项目采用MATLAB编程实现基于DMD（动态模式分解）算法的视频前景检测。通过分时代码处理，有效识别并分离出视频中的移动物体，适用于实时监控与安全领域。 动态模式分解（DMD）已经成为一种有价值的工具，用于解析非线性系统并建立基本动力学模型。与奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）等其他降维方法不同，DMD提供了基础模式的时间振荡分辨率，因此每个模式都包含了时空信息。由于许多物理系统中存在振荡行为，这使得DMD在捕捉这些动态方面具有更强的能力。 本段落假设背景比移动且变化的前景拥有更多固定的时序特性，并利用DMD将视频流中的前景与背景分离出来。具体而言，在一个具备静态背景的情况下，通过使用DMD方法可以将视频分解为基本的时空模式，从而允许我们“挑选”出振荡频率最低的模式作为构成低等级“背景”的部分。 人类（以及许多动物）能够很自然地完成类似的任务——例如在电影《侏罗纪公园》中可以看到霸王龙对前景检测的能力较弱。从这个意义上讲，DMD方法的功能非常相似：它允许我们通过视频分解来识别出最低振荡频率的模式，并将其视为构成背景的部分。