光流法运动目标跟踪论文

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《光流法运动目标跟踪》

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摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。

关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris

1.引言

近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。

2.运动目标检测算法

运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。

图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解

图1 分析过程

在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。

目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。

3.光流法

1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一

样，故称之为光流。

光流场是一种二维（2D ）的瞬时速度场，在景物可见点中，三维（3D ）速度矢量在成像表面上形成的投影就是2D 速度场矢量。光流包含了观测物体的运动变化信息，同时还含有景物三维结构的信息。在许多问题的研究中，光流都起着重要作用，在计算机视觉的较高层视觉算法中，光流是一个比较重要的输入，可以实现诸如目标分割、识别、跟踪、机器人导航以及形状信息恢复等重要的任务；通过二维物体表面上的光流来研究三维结构和运动，是计算机视觉研究领域内一项很有意义和挑战的任务；在其它领域的应用中，光流信息的作用也是很明显的，例如心脏手术后，对病人心脏波动的监测、海洋及大气过程的研究和预测等。所以看出，光流的研究不仅仅计算机视觉中，也在其他有关研究领域中是一个重要部分。

光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。其计算方法可以分为三类：

（1）基于区域或者基于特征的匹配方法；

（2）基于频域的方法；

（3）基于梯度的方法；

简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。

3.1运动场与光流场

在图像中，运动场是由每个点的运动速度矢量构成的。当运动目标在相机前运动，或者相机在物体不同的时候运动时，就可以获得响应的图像变化，利用这些变化可以获得相机和运动目标之间的相对运动，也可以获得场景内多个目标之间的关系。

运动场，物体在三维真实世界中的运动；

光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。

具体比较如图2.

图2 光流场与运动场比较

光流场的目的是找到图片中每个像素点的速度向量：),(u v u

，需要注意的是，这里的速度是个矢量，不仅有运动大小信息，还包括运动的方向信息。

根据前面提到的光流的微小运动和亮度恒定这两个假设，我们可以得到：

),,(),,(dt t dy y dx x I t y x I +++=，该式用一阶泰勒级数展开，我们将得到：dt t

I dy y I dx x I t y x I dt t dy y dx x I ??+??+??+=+++),,(),,(，即：0x =++dt I dy I dx I t y ，令dt dx =u ，dt dy =v ，那么：t y I v I u I -=+x ，即：[]

t u v y I I I -=???????x ，假设在（u,v ）的一个小的局部领域内，亮度是恒定的，那么：，即：b u A =

。 3.2 光流的计算方法

从不同的分析角度引入不同的约束条件，就会导致产生不同的光流计算方法。目前应用较为普遍的光流计算方法主要有以下四种：

1) 基于梯度的方法

2) 基于匹配的方法

3) 基于相位的方法

4) 基于能量的方法

基于时空梯度的光流算法也称为微分法，是一种最常用的计算方法，根据时变图像灰度的梯度函数，梯度算法得到图像中每个像素点的运动矢量。基于匹配的方法就是在图像序列的顺序图像之间，搜索与相对像素点最拟合的位移，这个位移就是最终需要的速度矢量。基于相位的方法在光流的计算中引入了相位信息，在带通调谐滤波器的输出中，利用与等相位轮廓垂直的瞬时运动可以确定分速度。

a. Horn-Schunck 经典光流场计算方法

b. Lucas-Kanade 方法

3.3光流法原理

光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予了一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如此便可以计算出运动物体的位置。需要提醒的是，利用光流法进行物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。

光流法用于目标跟踪的原理：

1) 对一个连续的视频帧序列进行处理；

2) 针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标；

3) 如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；

4)对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳

位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；

如图3所示，假设已有H(x,y)，I(x,y)两个图片，如何计算H到I像素点之间的运动？显然，对于H中特定的像素点，我们应该在I图片中对应位置的周围来寻找像素值一致或者接近一致的像素点。如此一来，不难发现，解决此类问题，一般有两个关键的假设：

(1)颜色一致

(2)微小运动；即，每个像素点，都不会产生较大的运动偏移。

图3 偏移过程

再如下图4所示，H中的像素点(x,y)在I中的移动到了(x+u,y+v)的位置，偏移量为(u,v)。

图4 偏移量

4.实验结果分析

我们选取了几组视频进行测试，分别是：简单静态背景下的人、复杂静态背景下的骑车的小孩、简单动态背景下树叶的抖动、复杂背景下橄榄球运动员。效果如下列4组图片效果对比。

图5 4组图的比较

可以看出光流法算法的效果在静态背景下的效果最好，效果随着背景的复杂、多变，算法的效果会减弱。可以看出，金字塔光流算法计算出来的光流值不仅可以达到一定的精确度，得到密集、一致且矢量较长的光流场，而且在时间开销上比较小，可以在一定程度上满足系统的跟踪的要求。

5.结束语

运动目标检测与跟踪是机器视觉研究领域的重要方向，在军事和民用领域都有广泛的应用。本文对运动目标检测和跟踪的常用方法进行了分类介绍和深入研究，选择基于光流法的运动目标检测和跟踪算法，光流法的优点是检测精度高，能完整直接的获取目标运动参数。但是，对于光流法实时性的研究还十分浅显，仍有许多问题难以解决，仍然需要不断的改进和优化算法。

参考文献

[1] The classic article by B. Lucas and T. Kanade, An iterative image registration technique with an application to stereo vision in Int. Joint Conference in Artificial Intelligence, pp. 674-679,1981, that describes the original feature point tracking algorithm.

[2] The article by J. Shi and C. Tomasi, Good Features to Track in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994, that describes an improved version of the original feature point tracking algorithm.

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

视频运动跟踪技术

视频运动目标跟踪算法研究 摘要：视频图像中的运动物体跟踪技术是计算机视觉、计算机科学、视频监控等学术领域的一个重要课题。该技术将数字图像处理领域中对静态图像的分析扩展到动态图像中。运动物体识别和跟踪技术的研究成果不仅在社会日常生活和工作中有着广泛的应用前景，而且在军事、交通、医学和科研等领域发挥着日益重要的作用。运动物体识别与跟踪算法的设计将直接影响识别和跟踪效果的准确性及稳定性，对于精确度高、鲁棒性好的算法研究一直是计算机视觉和数字图像处理等领域的热点问题。 关键词：目标跟踪，Mean shift算法，目标检测，粒子滤波 1 研究现状 视频目标跟踪技术已经得到了广泛的应用，主要应用有以下几个方面：智能视频监控、人机交互、机器人视觉、自动驾驶。其背后存在的学术价值和蕴藏的经济价值更是得到了很多人员的青睐，很多学术机构、大型公司以及一些科研人员正在投入大量的人力和财力进行各种开发和科研。 Fukunaga等人早期就提出了Mean shift跟踪算法，他们提出了一种概率密度函数的估计方法。不过在后来相当长的时间里并未受到大家的关注，直到1995年，随着Cheng对其进行近一步的研究并成功将其推广到计算机视觉领域中，这才得到了许多专业人士和科研人员的重视。目前存在很多经改进的Mean shift 算法。另外，在算法融合方面，有许多学者也做了相应的研究，K. NuInmiaro提出了将Mean shift算法和粒子滤波算法相融合，从而提高了目标跟踪的鲁棒性和准确性。 标准卡尔曼算法是在线性系统下滤波的，对于非线性、非高斯的系统没有效果。为此，人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法进行滤波与估算，只适用于滤波误差和预测误差很小的情况；另一种是粒子滤波器[1]，它是近些年出现的解决非线性问题的有效算法。粒子滤波技术通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计。 在目标模型选取上,也有一些专家进行了探索。1）通过对粒子滤波的研究，将颜色作为目标模型并用粒子滤波跟踪，结果表明该方法可以增加遮挡情况下的鲁棒性。但是这种方法有些欠缺，即如果目标和背景有一定的相似度，则跟踪精度容易下降。2）将目标的边缘特征提取出来来代表目标进行跟踪，结果显示这种方法直观地增强了跟踪的鲁棒性。鉴于颜色描述目标色彩信息，边缘代表目标的轮廓，因此将这两种互补信息结合来代表目标可以改善跟踪效果。3）用局部线性嵌入流形(LLE)将问题降为二维空间，然后进行解决。4）利用一定的判别准则来有效分离目标和背景，并建立有明显区别的目标模板，最后成功用于跟踪中。5）通过Adaboost方法练习得到若干弱分类器，然后用系统集成的方法将其形成强分类器，然后用它们来区别目标和背景，以此用特定的方法获得目标的状态，并跟踪出目标运动的轨迹。 视频目标跟踪的难点主要包括以下几个方面[2]：1）目标外观变化。目标运动过程中发生形状的变化，加上相对于摄像机的视角、尺寸变化，造成目标在图像平面上复杂的外观变化，增加了目标建模的难度。2）复杂背景。变化的光照、与目标颜色相似的背景以及杂乱的变化环境使得较难将目标从背景中区分开来。3）遮挡问题。遮挡包括背景的遮挡和目标之间的遮挡。部分遮挡造成目标部分外观特征检测不到，而且引入了遮挡物的干扰；完全遮挡需要跟踪算法要有重新恢复的机制，当目标再次出现时能重新定位。4）目标的复杂运动。非线性的目标运动使得跟踪算法难以预测目标的运动状态，增加了跟踪算法的搜索计算量。 2 视频运动跟踪概述 视频目标跟踪系统的基本框架如下图，

基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)

基于openCV的动态背景下的运动目标检测 摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉类库openCV进行实现。 关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配 Moving Object Detection in the Dynamic Background Based on openCV Abstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based on the feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm. Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching 引言 在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。作为视觉领域的一部分，它不仅对我们的生活，在军事，医学等各种领域里都有着广泛的影响。 所谓运动目标的检测就是在一段序列图像中检测出变化区域，并将运动目标从背景图像中提取出来[2]，它是基础，能否正确的检测与分割出运动目标对后续的工作有着巨大的影响。常见的运动目标检测方法有：背景差分法，帧差法，累积差分法，光流法。本文主要介绍的是一种在动态背景下对运动目标进行检测的算法。 检测算法介绍 检测算法有很多种，不同的算法有他们各自的利与弊。背景差分法：是事先将背景图像存储下来，再与观测图像进行差分运算，实现对运动区域的检测。这种方法能得到较为完整的运动目标信息，但背景图像必须随着外部条件比如光照等的变化而不断更新，所以背景模型的获取和更新比较麻烦。帧差法：直接比较相邻两帧图像对应像点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域[2]。这种方法更新速度快，算法简单易实现，适应性强，不需要获取背景图像。但是背景与运动目标间需要有一定程度的灰度差，否则可能在目标内部产生空洞，不能完整的提取出运动目标。为了改进相邻两帧间的差分效果，人们提出了累积差分法。累积差分法是利用三帧图像计算两个差分图像，再令其对应像素相乘的算法。它通过分析整个图像序列的变化来检测小位移或缓慢运动的物体。光流法是在时间上连续的两幅图想中，用向量来表示移动前后的对应点，在适当平滑性约束的条件下，根据图像序列的时空梯度估计运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测和分割。 上面的几种算法都是基于静态背景下的方法，下面主要介绍动态背景下运动目标的检测。 因为生活中我们在很多情况下背景图像都不是静态的，有时摄像机都是安装在一个运动

运动序列目标检测算法研究及 DSP 实现

运动序列目标检测算法研究及DSP实现 李文艳，王月琴，张笑微 （西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010） 摘要：由于实际场景的多样性，目前常用的运动目标检测算法都还存在一定程度的缺陷，因此本文提出了一种将帧差法和背景减法相结合的方法，实现快速精确地检测和提取运动目标。实验结果表明，本方法是比较实用的，能较好满足实时视频监控系统的要求。最后将程序移植到基于DSP的平台上，进行相应的优化后基本满足了实时性的要求。 关键词：目标检测；帧差法；背景减法 中图分类号：TP751.1 文献标识码：A Algorism Research of Moving Object Detection and DSP Implementation LI Wen-yan，WANG Yue-qin，ZHANG Xiao-wei (Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan China 621010) Abstract: Because of the environment’s variety, the methods that have been used for moving object detection need to be improved. An algorithm based on two consecutive frames subtraction and background subtraction is presented and it can detect and extract object quickly and accurately. The results show that the proposed method is a practical one. It can meet the need of the real time video surveillance and monitoring system. The coding is transplanted in DSP, and the project is executed successfully on CCS simulator. Keywords: Object detection; Frames subtraction; Background subtraction 引言 运动目标的检测在智能监控等领域中得到了广泛的应用。运动目标的检测就是从视频流中去除静止背景提取出运动的目标，运动目标的有效分割对跟踪等后期处理非常关键。 本文提出了将帧间差分和背景减法相结合的方法。首先选取一帧作为背景帧, 建立各像素点的高斯模型。再运用帧间差分法对相邻两帧图像进行差分处理, 区分出背景点和变化的区域。然后将变化区域与背景帧的对应区域进行模型拟合区分出显露区和运动物体。 1 运动目标检测算法总体流程 采用帧间差分与背景减法相结合的算法进行运动目标检测，包括运动目标的检测和将检测到的运动目标从背景中分割出来两部分，其系统框架流程图如图1所示。 图1 运动目标检测流程图 这种设计充分利用了被检测区域部分时间静止的特点，具有智能检测的功能，它只在检

智能机器人运动控制和目标跟踪

XXXX大学 《智能机器人》结课论文 移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 学院（系）： 专业班级： 学生学号： 学生姓名： 成绩：

目录 摘要 (1) 0、引言 (1) 1、运动目标检测方法 (1) 1．1 运动目标图像HSI差值模型 (1) 1.2 运动目标的自适应分割与提取 (2) 2 运动目标的预测跟踪控制 (3) 2．1 运动目标的定位 (3) 2．2 运动目标的运动轨迹估计 (4) 2．3 移动机器人运动控制策略 (6) 3 结束语 (6) 参考文献 (7)

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法 摘要：从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一。给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS 差分模型，采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法，对无背景图像条件下自动提取运动目标区域。定义了一些运动目标的特征分析和计算 ，通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域。采用 Kalrnan 预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法，能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。实验结果表明该方法有效。 关键词：改进的HIS 差分模型；Kahnan 滤波器；增量式跟踪控制策略。 0、引言 运动目标检测和跟踪是机器人研究应用及智能视频监控中的重要关键技术 ，一直是备受关注的研究热点之一。在运动目标检测算法中常用方法有光流场法和图像差分法。由于光流场法的计算量大，不适合于实时性的要求。对背景图像的帧问差分法对环境变化有较强的适应性和运算简单方便的特点，但帧问差分不能提出完整的运动目标，且场景中会出现大量噪声，如光线的强弱、运动目标的阴影等。 为此文中对移动机器人的运动目标检测和跟踪中的一些关键技术进行了研究，通过对传统帧间差分的改进，引入 HSI 差值模型、图像序列的连续差分运算、自适应分割算法、自适应阴影部分分割算法和图像形态学方法消除噪声斑点，在无背景图像条件下自动提取运动 目标区域。采用 Kalman 滤波器对跟踪目标的运动轨迹进行预测，建立移动机器人跟踪运动 目标的两步增量式跟踪控制策略，实现对目标的准确检测和平滑跟踪控制。实验结果表明该算法有效。 1、运动目标检测方法 接近人跟对颜色感知的色调、饱和度和亮度属性 (H ，S ，I )模型更适合于图像识别处理。因此，文中引入改进 型 HSI 帧差模型。 1．1 运动目标图像HSI 差值模型 设移动机器人在某一位置采得的连续三帧图像序列 ()y x k ,f 1-，()y x f k ,，()y x f k ,1+

运动目标图像的识别与跟踪

运动目标图像的识别与跟踪 本文主要目的是将视频摄像头中的运动目标从背景中提取出来，并加以跟踪。首先考虑的是常见的目标检测的算法，其次考虑对于噪声的滤除，最后是对运动目标的跟踪。 一、基本目标检测算法 我们主要考虑的目标检测的算法主要有三种，光流场法、背景模型法以及时域差分法。 1.1光流场法 光流主要是图像亮度模式的表现运动。而光流场则是指灰度模式的表面运动。一般条件下，我们可以根据图像的运动，进行估算相对运动。 光流场法的基本理论是光流场基本方程： 0=++t y x I vI uI (1.1) 式中我们根据亮度守恒，利用泰勒公式展开，忽略高阶项与二次项。其中x I 、y I 和t I 是图像在对数轴x 、y 两个方向和t 的的导数，()v u ,就是这个点的光流坐标。 光流场法的目标检测，在摄像机运动时候也可以做出判断，但是图像的噪声太过明显，使得计算数据庞杂，计算的公式更加复杂，这样并不适合我们的对于目标跟踪的高精度的摄像系统。 1.2背景模型法 背景模型法，也被称为背景差法，主要利用当前的图像和背景的图像的二值化做差，然后取阈值，分割运动目标。 首先根据： ()()()y x b y x f y x D t t t ,,,-= (1.2) 我们可以得到当前的图像帧数()y x f t ,和背景图像的帧数),(y x b t 做差，然后以公式对图像进行二值化的处理。 ???≤>=)(,0)(,1),(BackGround T D ForeGround T D y x P t t t (1.3) 上面),(y x P t 是二值化模板图。假设某一区域大于一个给定的面积的时候，该区域就是我们要找的目标区域。 背景模型法的算法简单，可以快速反应，并且可以提供运动目标的大略特征等数据。但是对于复杂背景下，比如人流较大的公共场所，或者有光照等干扰时，就需以其他的算法以不断更新背景信息来进行弥补。

光流法运动目标跟踪论文

研究生课程论文 《光流法运动目标跟踪》 课程名称s 姓名 学号 专业 任课教师 教师评阅意见： 论文成绩评阅日期 课程论文提交时间：年月日

摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。 关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris 1.引言 近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。 2.运动目标检测算法 运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。 图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解 图1 分析过程 在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。 目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。 3.光流法 1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一

运动目标检测原理

运动检测（移动侦测）原理 一、引言 随着技术的飞速发展，人们对闭路电视监控系统的要求越来越高，智能化在监控领域也得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测作为在安防智能化应用最早的领域，它的技术发展和应用前景都受到关注。 运动检测是指在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。 二、运动检测（移动侦测）原理 早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析，通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径。原理如下：MPEG1视频流由三类编码帧组成，它们分别是：关键帧（I 帧），预测帧（P帧）和内插双向帧（B帧）。I帧按JPEG标准编码，独立于其他编码帧，它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧，每12帧出现一次。截取连续的I帧，经过解码运算，以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中，再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式，存放在另外的内存空间以作比较之用，至

于比较的方法有多种。此方法是对编码后的数据进行处理，而目前的MPEG1/MPEG4编码都是有损压缩，对比原有的图像肯定存在误报和不准确的现象。 目前几种常用的方法： 1.背景减除（Background Subtraction ） 背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。 2.时间差分（Temporal Difference ） 时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。 3.光流（Optical Flow） 基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，

视频图像中运动目标检测方法研究

视频图像中运动目标检测方法研究

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究

摘要 在很多现代化领域，运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展，运动目标检测都彰显了其重要性，在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用，从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源，了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中，首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识，如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究，简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验，最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点，着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后，通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验，进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处，如：高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题，并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词：运动目标检测；二值化；图像的形态学处理；高斯背景建模；背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言 目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。 根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配 特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的 文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033） 【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。 【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波 【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed． 【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

LK光流算法总结

运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。 1背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果 2帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，

运动目标检测方法总结报告

摘要 由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来，如果仅仅依靠一种检测算法，难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要，因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法，并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论，然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词：运动目标检测光流法帧差法背景建模方法

摘要i ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method

本科毕业设计__基于视频的目标跟踪及人群密度估计方法研究开题报告

上海交通大学 2012 级硕士学位论文开题报告登记表 学号姓名导师李建勋学科控制科学与工程学院(系、所) 电子信息与电气工程学院 学位论文题目稳健对地目标跟踪方法研究 研究课题来源国家自然科学基金、航天创新基金、中航613横向项目 课题的意义以及研究的主要内容 运动目标跟踪是视觉图像处理中的一个非常热门的话题，在多个领域有着广泛的应用。运动目标跟踪的应用领域和环境主要有：对大型公共场所进行智能化视频监控、基于视频的人机交互、交通流量监测、医疗诊断等。 本文从计算机视觉角度研究对地目标跟踪方法。由于视觉跟踪系统能在比较复杂的背景下，提取与分离市场内的目标、确定目标位置、估计目标运动趋势、实现对目标的实时跟踪，且具有跟踪精度高、跟踪状态平稳、抗干扰能力强、分辨率高和成本低等特点，在军事上很受重视。在民用领域，对地目标跟踪也有着广泛的应用：对大型公共场所进行智能化视频监控。例如在机场、商场、地铁站等场所进行智能化监控，其主要目的都是为了保障公众财产和信息安全。在人群监测、交通管理上实现智能化有非比寻常的意义。 以以上应用为背景，本文的对地目标跟踪技术包含以下几个主要技术模块：单目标跟踪技术、多目标跟踪技术、密集目标跟踪技术。分出这几个模块是为了应对不同的应用场景，或是在同一场景需要各模块的协同合作。例如地铁站的人群流量具有明显时段特征，早晚上下班高峰人流极大，而其他时段人流量明显减少，这就需要对不同时段采用不同的跟踪方法以达到最好的效果。在上下班高峰期，采用密集目标跟踪技术，而在其他时段，采用多目标跟踪技术，而在有特殊需要的时候，例如跟踪特定犯罪嫌疑人时，可采用单目标跟踪技术。 本文研究的主要内容具体有： ①粒子滤波基本方法研究，这是单目标跟踪方法的框架。在图像跟踪应用中，目标状态的后验概率分布往往是非线性非高斯多模态的，粒子滤波方法对于系统模型没有特殊要求，且能够保持状态的多模态分布，在跟踪领域得到了很大的发展。但常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题。 ②粒子群最优化思想研究，改进常规粒子滤波采样效率低的问题，提高采样效率。针对常规粒子滤波跟踪算法存在计算量大、采样效率低等问题，引入粒子群优化思想对目标状态后验分布进行最优搜索，找到后验分布的高似然区，并依据此高似然区来进行重采样。 ③变结构多模型的设计，以更好的表征目标的运动模型。几乎所有的方法对目标的运动状态都假定为平滑的，或者将运动限制在恒速或恒加速运动状态。而实际情况并非如此，例如机动目标的运动状态就很难用单一模型来表征。本文引入变结构多模型方法为目标建立变结构多运动模型。变结构多模型方法能够很好的表征目标的运动模型却又不增加过多的计算量，因此相比单一运动模型能够更好的估计目标的运动。