基于改进光流法的运动目标检测

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

目标检测与识别

采用视频图像的运动目标检测与识别 相关调研 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分,在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法,差值法。光流法的计算量很大,实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单,实时性较好,是目前应用最广泛,最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类,一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分,但自然场景不是静止不变的,因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分,这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分,只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中,每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似,因此,高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。 智能视频服务器是飞瑞斯在多年视频分析技术优势的基础上，推出的一系列具有智能视频分析功能的DVS 视频编码设备。智能视频服务器基于DSP、ARM等核心平台，完成前端标准的H.264高压缩率编码，同时完成智能分析功能。 智能视频服务器的最大的创新点在于，这一系列DVS不仅仅提供视频监控的功能，能通过飞瑞斯核心的智能视频分析技术，来感知视频场景内的环境、人和物，并挖掘其中的人(物)行为、状态、身份信息、数量、轨迹等更深层次的元数据信息。 智能视频服务器赋予了视频监控系统智慧的大脑，从此视频监控不仅仅是能看得到，而且还能自己思考，提供更为智能的应用。

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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。

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

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

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

人体行为识别技术

人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提

检测交通视频中运动目标的程序设计

专业综合实践任务书 学生姓名:________专业班级: 指导教师: 工作单位: 信息工程学院 题目:检测交通视频中运动目标的程序设计 初始条件: （1）提供实验室机房及其matlab软件； （2）数字图像处理的基本理论学习。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体 要求): （1）学习运动目标检测的原理及方法，并利用matlab设计程序完成以下功能；（2）读取交通视频文件； （3）运用一种背景建模方法，提取背景图像； （4）读取一帧有运动目标的图像，利用背景差分法，得到差分区域； （5）对差分区域进行数学形态学处理，得到完整的运动目标区域，并显示运动目标检测结果图； （6）对检测的结果进行分析比较； （7）要求阅读相关参考文献不少于5篇； （8）根据课程设计有关规范，按时、独立完成课程设计说明书。 时间安排: (1) 布置课程设计任务，查阅资料，确定方案 1.5天； (2) 进行编程设计、调试2天； (3) 完成课程设计报告书、答辩 1.5天； 指导教师签名: 年月日系主任(或责任教师)签名: 年月日

目录 摘要 (1) 1.概述 (2) 2.设计原理 (3) 2.1 背景提取与更新算法 (3) 2.1.1 手动背景法 (4) 2.1.2 统计中值法 (4) 2.1.3 算术平均法 (4) 2.1.4 Surendra算法 (5) 2.2 背景差分法运动目标检测 (6) 2.3 形态学滤波 (7) 2.4总体方案设定 (9) 2.4.1 算术平均法与Surendra算法相结合的背景建模 (9) 2.4.2 总体程序框图 (10) 3.软件编程实现 (11) 4.结果及分析 (13) 5.心得体会 (17) 参考文献 (18)

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，

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

运动人体识别技术

二、运动人体识别技术 1.概念 运动人体识别技术是一种以图像处理，模式识别，计算机视觉等技术为基础，为运动人体进行识别处理的一项技术。其中图像处理（影像处理）是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术；模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，其中环境与客体统称为“模式”；计算机视觉技术是一门研究如何使机器看的学科，简单的说，就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图像处理，使电脑处理成更适合人眼观察或传送仪器检测的图像。 2.运动人体识别的研究进展与现状 运动人体识别的研究主要包括图像处理、多传感技术、虚拟现实、模式识别、计算机视觉和图形学、计算机辅助技术、可视化技术以及智能机器人等。针对人体运动图像系列进行分析处理的运动人体视觉分析技术，一般情况下可分为：运动目标检测，运动目标特征提取以及识别复杂背景下的运动目标身份。其主要的研究方法为结构化分量和动态分量。其算法又分为基于统计的方法和基于模型的方法。现状是运动人体科学由宏观向微观理论研究深入发展，与运动人体科学相关的一些学科，快速成长为深入研究性学科，运动人体科学的竞技体育和体育保健。研究方向为：智能安全监控、人机接口、视频会议等方面，这些方面具有广泛的应用前景和巨大的潜在经济价值。 3.运动人体识别算法概述 （1）运动人体识别过程一般分为目标检测和处理、特征提取和分析、模式分类和识别。 （2）主要方法：目标检测和处理的特点为检测出原始图像中的运动目标，在一副图像中，局部目标的表象和形状能够被梯度或者边缘的方向密度分布很好的描述；特征提取和分析的特点为通过映射和变换的方法可以将高维空间中的特征描述用低维空间的特征来描述；模式分类和识别的特点是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，其中环境与客体统称为“模式” （3）特征提取模式识别的方法 在很多实际问题中，往往不容易找到那些最重要的特征，或者因为外界干扰不能提取出自己想要的特征信息。因此在测量时，我们总希望能够获取更多的信息来加以判断。除此之外，我们还能够用数据，比值，梯形图等等的一些展现方法来突出自己想要的特征信息。为了设计出效果好的分类器，通常需要对原始的测量值集合进行分析，经过选择和变换处理，组成有效的识别特征。 4.未来的发展趋势以及存在的问题 人体识别技术的发展趋势是：面对着全球化、信息化越来越提倡的社会背景下，识别技术会越来越广，深度也会不断加深。其虽然有着自己独特的优势，但并不是没有缺点，举个例子，在指纹识别上，面临指纹膜冒充指纹蒙混过关的问题；人面识别也许简单易个容就能过关；虹膜识别技术对黑眼睛存在识别难得问题；对于盲人和眼睛有疾病的患者实在是无能为力；声音、笔记也并不难以模仿；静脉识别也存在着易受温度干扰影响识别率的问题。

运动目标检测研究意义及国内外现状

运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状 1研究意义...................................................................... (1) 2国内外研究现 状 ..................................................................... . (1) 1研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。 自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如:行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。

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

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，

基于matlab的运动目标检测

1 绪论 课题研究背景及意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 国内外研究现状 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 本文结构 第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

(完整word版)基于matlab的运动目标检测

1 绪论 1.1 课题研究背景及意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 1.2 国内外研究现状 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 1.3 本文结构 第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

静止背景运动目标识别

Moving Object Detection in Stationary Scene 摘要：随着计算机技术的不断提高，智能视频监控技术得到了很好的发展, 过去依靠人力监控视频中出现的人或汽车等既浪费人力物力，又不够准确，很容易发生遗漏，而智能监控就不存在这种问题，只需在程序中设定报警条件即可，能够准确地达到实时监控的目的。现在智能视频监控逐渐应用于城市道路、小区、银行等重要场所及对场景中的异常事件或人的异常行为的监控中, 应用前景广泛，正在逐步取代靠人力来观察视频信息。智能视频监控相比过去常用的靠人来监测的最重要的不同就是识别出需要监控的对象，通常是运动目标的提取。在本文中利用matlab视频处理功能，通过matlab程序来获取视频，使用背景减差法来检测出运动目标提取静止背景中的运动目标，并将结果显示出来，以进行进一步的分析处理。 关键字：视频监控；目标提取；静止背景；matlab；目标识别；背景减差法

基于视频的运动目标主要提取方法 目标检测是计算机视觉的一个重要组成部分，在军事及工业等领域有着重要的应用前景。运动目标的检测方法主要有光流法，差值法。光流法的计算量很大，实时性和应用性较差。而图像差值法比较简单，实时性较好，是目前应用最广泛，最成功的运动目标检测的方法。图像差值法可分为两类，一类是用序列图像的每一帧与一个固定的静止的参考帧做图像差分，但自然场景不是静止不变的，因而必须不断的更新背景。另一类是用序列图像的两帧进行差分，这种方法无法检测出两帧图像中重合的部分，只能检测出目标的一部分信息。在绝大多数视频监控图像应用中，每一个像素都可以用一个或多个高斯模型近似，因此，高斯背景模型是绝大多数目标检测方法常用的基本模型。许多学者对基于高斯混合背景模型的背景消除法作了改进并取得了较好的效果。Stauffer 等人提出了采用自适应混合高斯模型，作为背景统计模型的算法；Power 等人详细的讨论了混合高斯模型，并对模型中的参数选择及更新提出了很好的建议。Monnet 等人在文献[3]中对摆动的树叶，水纹的波动等动态纹理干扰作了深入研究，提出了在线的自动聚类模型来获得并预测场景中的这些变化以减少干扰。然而，由于光照条件的影响，大多数图像都存在阴影，阴影的存在干扰了目标的检测，使检测到的目标与真实的目标形状相差很大，这对后续处理如目标识别、行为判断等会产生很大的影响。混合高斯模型无法消除阴影的干扰，因此找到阴影消除的方法变得非常重要。近年来，提出了很多阴影消除方法，毛晓波提出了基于最大色度差分的阴影检测方法，A. Leone提出了基于纹理分析的阴影消除方法，通过分析纹理信息获取前景目标并消除阴影，取得了较好的效果。 运动目标检测常用的方法一般分为两大类，一种是基于特征的方法，另一种是基于灰度的方法。基于特征的方法是依据图像的特征来检测运动目标，它多用于目标较大、特征容易提取的场合。基于灰度的方法一般是依据图像中灰度的变化来检测运动目标。目前基于视频的检测方法主要有: 基于帧间差分的方法、基于光流场的方法、基于背景差的方法等。帧间差分法是基于运动图像序列中相邻两帧图像间具有强相关性而提出的检测方法, 具有很强的自适应性。但如果物体内部灰度分布均匀这种方法会造成目标重叠部分形成较大空洞，严重时造成目标分割不连通，从而检测不到目标。 光流场法是基于对光流的估算进行检测分割的方法。光流中既包括被观察物体的运动信息, 也包括有关的结构信息。光流场的不连续性可以用来将图像分割

帧差法、光流法、背景减除法

帧差法、光流法、背景减除法 运动目标检测是指在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。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在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。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类。大多数视频监控系统是摄像头固定的，因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注，常用的方法有帧差法、光流法、背景减除法等。 (l)帧差法 帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。算法的不足在于对环境噪声较为敏感，闽值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则忽略了图像中有用的变化。对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。 (2)光流法 光流法的主要任务就是计算光流场，即在适当的平滑性约束条件下，根据图像序列的时空梯度估算运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。通常有基于全局光流场和特征点光流场两种方法。最经典的全局光流场计算方法是L-K(Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法，得到全局光流场后通过比较运动目标与背景之间的运动差异对运动目标进行光流分割，缺点是计算量大。特征点光流法通过特征匹配求特征点处的流速，具有计算量小、快速灵活的特点，但稀疏的光流场很难精确地提取运动目标的形状。总的来说，光流法不需要预先知道场景的任何信息，就能够检测到运动对象，可处理背景运动的情况，但噪声、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场分布的计算结果造成严重影响;而且光流法计算复杂，很难实现实时处理。 (3)背景减除法 背景减除法是一种有效的运动对象检测算法，基本思想是利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值，将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测，其中区别较大的像素区域被认为是运动区域，而区别较小的像素区域被认为是背景区域。背景减除法必须要有背景图像，并且背景图像必须是随着光照或外部环境的变化而实时更新的，因此背景减除法的关键是背景建模及其更新。针对如何建立对于不同场景的动态变化均具有自适应性的背景模型，减少动态场景变化对运动分割的影响，研究人员已提出了许多背景建模算法，但总的来讲可以概括为非回归递推和回归递推两类。非回归背景建模算法是动态的利用从某一时刻开始到当前一段时间内存储的新近观测数据作为样本来进行背景建模。非回归背景建模方法有最简单的帧间差分、中值滤波方法、Toyama等利用缓存的样本像素来估计背景模型