| 算法是采用帧差绝对值法。
对于检测图像序列f （ x ， y ， t ） ， 累计发生变化的像素点数的计算公式为：
式中： Dk 是累计发生变化的像素点数，f （ x ， y ， t1 ）、f（ x ， y ， t 2 ） 分别表示图像序列在t 1、t 2 时刻像素点（ x ，y ） 处的灰度值，为邻帧图像光照自适应敏感的添加项，α为抑制系数，N 为检测区域内的像素数目。T 为灰度阈值，其大小决定了动态目标检测的灵敏程度。
存在目标变化的判定条件为：
这里，D 是设定阈值。该方法算法简单，判定条件中考虑了光照条件变化带来的影响，因而对光照变化有一定的适应性电感厂家，同时还在一定程度上克服了由较小运动目标的干扰而导致的误判，提高了检测的准确性。
3.3 图像边缘的提取
图像最基本的特征是边缘，而边缘是指图像周围像素灰度变化比较大的那些像素的集合，是进行人体目标检测和分割所依赖的重要依据。图像边缘检测一直是图像 处理中的热点和难点，这主要因为边缘和噪声都是高频信号，很难从中取舍。在目前的边缘检测算法中，Sobel 图像边缘检测算法作为经典算法的代表，由于其计算量小，速度快，在很多领域得到了广泛的应用。
由于图像在边缘附近会出现灰度上的突变，所以，Sobel 边缘检测方法就是以原始图像灰度为基础，通过考察图像每个像素在某个领域内灰度的变化，利用边缘邻近的一阶导数最大值来检测边缘。其梯度幅度的数学描述为：
3.4 图像分割和人体位置的判断
采用智能控制的大型照明场合由于存在照明区和非照明区，因此其监控图像往往大功率电感贴片电感器是具有不均匀背景的图像，对人体目标的特征进行分析时可以发现，整个视场的背 景灰度值差距可能很大，因此不能使用单一的阈值进行分割。如果使用单一阈值，由于照明控制区域中背景不均匀，有背景像素的灰度值被分割出来。但事实上人眼 之所以能看清目标，是由于在局部范围内目标与背景有一定的灰度差。因此，基于这个原理我们把整个照明监控图像视场分成均等的足够小的部分，则rs 电感器每个部分的灰 度变化会较小。首先把整个视场分割成许多相等的小块，对每个小块单独求平均值、最大值、最小值，并计算相应的阈值和阈值差，用各自的阈值对小块进行分割， 如果有目标，记下该块中目标的位置、阈值差，当整个视场处理完后，找到各个小块中阈值差最大的目标，作为候选目标点，在该点处进行窗口跟踪，由于窗口已经 较小，背景不均匀的影响不大。
扁平型电感人体图形分割出来后，其形心位置的计算可采用以下公式：
其中，m、n 是窗口的大小，f （ x ， y ） 是二值化后的图像。
把被监控的照明投影区域划分成二维数组形式，人体形心位置计算出来后，即可判断出人体图像形心位于二维数组的具体位置，则可以做出相应的照明控制决策，控制与人体位置对应的灯具的开闭和亮度。
4 结论
由于智能照明控制系统的输入信号是从照明区域视频图像中利用数字图像处理技术得到的，输出控制信号则由电力线载波通信PLC Bus 传送，因此，基于目标定位和PLC Bus 技术的智能照明控制系统具有布线简单、系统可靠性高、易于维护的明显特点。
而且控制决策可以设计得非常人性化，对照明器具可实现照度的自动调节、灯的自动开关以及局部有人区域进行照明的工字电感器控制行为。该系统能提供一个舒适、科学、节约型的照明环境，是先进照明控制的一个重要发展方向。
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