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

ii ABSTRACT

目录

摘要 0

ABSTRACT (1)

第一章绪论 (3)

1.1 研究背景及意义 (4)

1.2 研究现状 (4)

第二章经典的运动目标检测算法 (5)

2.1 光流法 (5)

2.2 帧差法 (5)

2.3 背景差分法 (7)

第三章改进的运动目标检测算法 (9)

3.1 改进的三帧差分法 (9)

3.2 帧间差分法与光流法结合 (10)

3.3 改进的背景建模算法 (11)

第四章总结 (13)

参考文献： (16)

目录i

2 运动目标检测方法研究总结

第一章绪论

1.1 研究背景及意义

近几十年来，在科学技术飞速发展的条件下，视频与图像处理技术不断提高，各种各样的视频监控产品已经走入了人们的视野，并且在给我们的生活带了很多方便。视频监控系统的研究技术涉及到视频图像处理、计算机视觉、模式识别以及人工智能等科学领域。视频监控系统多数要求监控人员长期盯着监控屏幕，进行人为的分析判断，这样容易因为监控人员的疏忽造成重要信息的遗漏。为此，人们开始将计算机领域的相关技术引入到视频监控系统中，形成智能监控系统[1,2,3,4]。智能监控系统可以在没有人为干预的条件下，利用计算机视觉的相关技术来对视频序列图像进行智能的分析，实现对运动目标的检测、跟踪、分类和识别等。现在，运动目标检测技术不仅应用在发电站、商场、银行、民宅、广场和火车站等公共场所的智能监控系统中，而且在其他的领域也有十分广泛的应用。

1.2 研究现状

目前，基于视频的运动目标检测算法主要有三种：光流法、帧差法和背景差分法，这三种算法都有各自的优缺点。1981 年，Horn 和Schunck 通过将二维速度场与图像灰度相联系，从而引入了光流约束方程，得到一个计算光流的基本方法[5]。Meyer 等人[6]在对光流法进行了深入研究的基础上，提出在光流场中采用基于轮廓的跟踪方法，该方法在摄像机运动的情况下能够有效的对运动目标进行检测和跟踪。Barron 等人[7]通过使用简单而有效的门限，先分割图像，再计算光流，通过消除杂乱的背景光流来得到较好的目标光流。Roland 等人[8]利用相邻帧差，通过局部阈值的迭代松弛技术实现图像边缘的光滑滤波。甘明刚等人[9]提出一种三帧差分和边缘信息相结合的运动目标检测算法，该算法有效地改善了一些情况下帧间差分法会出现“双影现象”的问题。郝豪刚和陈佳琪等人[10]提出五帧差分法和景差分法相结合的运动目标检测算法，该算法利用背景差分法和帧间差分法性能上的互补来得较好的检测结果。背景差分法有均值法、中值法、核密度估计法、Surendra 背景更新、单高斯模型和混合高斯模型等，从20 世纪以来，相继出现

第一章绪论 1 了一批批成熟的背景差分法，Wren 等人[11]提出了单高斯模型，该方法在单一背景下能够获得较好的检测结果，但是不适合复杂背景。Stauffer 等人[12]在单高斯模型的基础上提出了混合高斯模型，混合高斯模型在外界环境比较复杂的条件下仍然可以得到很好的检测效果。左军毅等人[13]提出时间平均模型和混合高斯模型双模式切换式的运动目标检测算法。除了以上三种的算法外，还有一些学者尝试采用其他的算法进行运动目标检测，例如，郝志成和吴川等人[14]提出的基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测算法，该算法通过在短时间内自动的感知背景变来快速的建立背景模型。近年来，越来越多的研究机构和学者都参与到基于视频的运动目标检测的研究之中，并提出很多有效的、新颖的方法。但是仍存在一些问题善待提高，所以找到一种检测精度高、鲁棒性好的运动目标检测算法依然是我们为之努力的方向。

4 运动目标检测方法研究总结

第二章经典的运动目标检测算法

2.1 光流法

空间中物体的运动可以用运动场来描述，同样可以通过序列图像中不同图像的灰度分布差异体现图像平面变化，对比空间中的运动场，体现在图像上表现为光流场。在运动的某一个时刻，为图像中的各个像素点赋一个速度的矢量，这样就成为了一个图像的运动场。由于空间物体上的点与图像上的点通过投影关系可以一一对应，则根据各个像素点的速度矢量的变化特征可以对图像进行动态分析[16]。当图像中没有目标运动时，在整个图像区域中光流矢量的变化是连续的；而当图像中有运动目标时，图像的背景和目标就会有相对的运动，那么目标运动所形成的速度矢量必然和邻域背景速度矢量不同，由此能够检测出运动目标的位置。光流法利用图像的灰度信息的变化从序列图像中计算出速度场，然后加上一些约束条件，从而推出运动目标的运动参数和物体结构[17]。

光流法事先不需要知道场景的任何信息，就可以准确的计算出运动物体的速度。它不仅能应用于静态背景下的运动目标检测，而且可以用于摄像机运动的情况，实现动态背景下的运动目标检测。它的缺点是：光流法的特点是要进行迭代运算，精度越高需要的计算量就越大，因此，光流法的计算量大，运算时间长，是一种比较耗时的算法，很难满足工程上对实时性的要求；光流法的抗噪性能差，例如，当光照发生变化时，即使没有运动发生，光流仍然存在，会被误检测为有目标运动，同时，如果缺少足够的灰度级变化，目标运动物体很难被检测到；当三维物体的运动投影到二维的图像时，亮度会有变化，从而导致通过光流约束是计算不出平面某点的图像速度流；使用光流法对运动目标进行检测，需要特定的硬件设备的支持。已经有一些学者针对光流法所存在的缺点进行了改进，相信未来光流法能够得到更好的实际应用。

2.2 帧差法

帧差法[18]又叫时间差分法，它通过将视频序列图像中的当前帧与相邻帧所对

第二章经典的运动目标检测算法 3

应的像素点的灰度值进行比较，然后找到差异，进而检测出运动目标[19]。在视频序列图像中，相邻的图像之间具有连续性，当视频图像中有运动目标时，由于运动目标的运动，相邻图像间的像素点灰度值差别就会较大，相反，当视频图像中没有运动目标时，相邻图像间的像素点素灰度值差别就会较小，帧差法就是利用视频图像的这一特性进行检测的，它是运动目标检测的最简单方法。帧差法是先用相邻两帧做差分运算，然后做二值化处理，从而检测出运动目标。帧差法的基本运算原理框图如下：

图2.1 帧差法基本原理

在二值化的差分图像中，取值为0 的像素点代表变化较小或是无变化的区域，表示为背景区域；取值为255 的像素点代表变化的区域，表示为运动目标。至此，大多数的运动目标的基本形状已经凸显出来了。为了能够精确的提取出运动目标，通常还需要经过形态学处理，例如，膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，将断点进行连接或者将多余的部分去掉等，从而获得更加准确的检测结果。

帧差法优点是算法简单、容易实现、检测速度较快、能满足系统对实时性的要求，而且一般相邻两帧的时间间隔比较短，因此对场景的光线变化不是特比敏感，对环境的自适应性较强。帧差法存在着两个主要的缺点：帧差法的检测结果与目标运动速度和相邻两帧间隔大小有关。如果运动目标速度过快且两帧时间间隔长，可能会出现运动目标在运动方向上前后分裂并拉长，出现“双影现象”，最坏的情况下可能发生同一个运动目标被检测为两个不同的目标。如果运动目标运动过慢且两帧时间间隔小，交叠的部分在两帧图像进行差分时会因差值过小而被误判为背景区域，但是事实上这部分并不是背景区域，由此会造成目标信息的丢失，我们称之为“空洞现象”，最坏的情况下可能发生目标完全重叠而不能被检测出来。

4 运动目标检测方法研究总结

2.3 背景差分法

背景差分法又叫做背景减除法，是固定场景中目标检测算法最长用的一种检测算法。在背景差分法中，视频图像分为背景图像和前景图像，该方法将视频图像中的当前图像与背景图片进行比较，也就是当前帧与背景帧进行差分运算，在运算结果中像素点的灰度值变化大的区域即为运动目标，因此我们也常常认为背景差分法是帧间差分法的一种特例。

背景差分法的运算原理框图如下：

图2.2 背景差分法基本原理框图

提取出运动目标区域之后，可能会存在噪声，可以对其进行后期处理，例如膨胀、腐蚀、连通域检测等操作，从而提取出较为准确的运动目标。背景差分法的优点是算法复杂度低，算法实现比较简单，可以满足系统的实时性要求，并且在运动目标检测时一般能够得到比较完整的特征数据。是目前最常用的一种运动目标检测方法，尤其适用于背景固定或背景缓变的场景。该方法对外界的环境变化非常敏感，例如场景中天气的变化，光线的改变，摄像机的颤动，树叶的摇动等等这些外界的干扰很容易使背景点被误判为目标点，因而影响了检测的精度。所以该方法的难点在于建立一个符合场景需求的背景模型，而且需要有一套算法对背景模型进行更新，使背景成为实时而准确的背景。检测效果好的背景模型往往都会比较复杂，运算量比较大，从而使得背景更新的速度减慢，无法实时地检测出运动目标。如果背景模型更新的速度非常慢，实际上背景在不断变化着，会导致从背景模型得到的背景图像不是实时的背景图像。但是如果背景模型更新的速度过快，背景有时就会和当前图像非常相似，背景差分法就无法检测出运动物体。因此，建立一个合适的背景模型是背景差分法的关键部分，也是该算法的一个难点。

第二章经典的运动目标检测算法 3

8 运动目标检测方法研究总结

第三章改进的运动目标检测算法

3.1 改进的三帧差分法

三帧差分法是对两帧差分法的改进，它可以有效的克服两帧差分法的一些缺点，例如，克服了两帧差分法中的“双影现象”，但是却不能改善“空洞现象”，而且当运动目标和背景区域这两部分的灰度值比较接近时，三帧差分法不能准确的检测出运动目标的轮廓.为了改善三帧差分法检测结果的边缘缺失的这个缺点，王霏等人尝试将改进的Sobel算子与三帧差分法相结合，因为图像的边缘信息不容易受噪声和亮度突变的影响。改进算法的关键是获得一个完整的运动目标的边缘轮廓，针对“空洞现象”，通过后期的形态学处理和连通性分析相结合的方法来改善这个问题[20]。

改进的三帧差分法的基本思想是：把三帧分成两组，分别求两帧差分图，进行膨胀处理之后分别和边缘检测结果图相“与”，将两个结果进行“或”运算，得到一个初步的检测结果。然后与三帧差分法的结果进行“或”运算，得到一个更加完整的检测结果。最后对检测结果进行后期处理，来达到改善“空洞现象”和去除噪声的目的。

(a)经典的两帧差分法

第三章改进的运动目标检测算法7

(b)经典的三帧差分法

(c)改进的三帧差分法

3.2 帧间差分法与光流法结合

光流法对噪声敏感，运动目标边缘以外附近的像素点没有运动，但光流值不是零，出现了“速度漂移”。使得光流法和超像素分割的分割结果虽然不错，但是需要调节的参数空间非常大，需要花费大量的时间来进行参数的调整，导致它的实用性较差。帧间差分法简单易行，利用当前帧与前一帧差分，当运动目标运动过快时提取出的物体往往会出现双影而且比实际要大，当运动过慢时又往往因无法检测出重叠部分而出现空洞。为此，我们在光流法和超像素分割方法的基础上，融合了帧间差分法来进一步快速的缩小需要调节的参数的范围，极大的减少了人工调节的工作量。在改进的方法中，贺丽丽等人结合光流法产生的结果和帧间差分法的结果来提取出大致的运动区域，然后利用超像素分割进行精确的提取[21]。

利用超像素分割后的结果label，对帧间差分法得到的结果s 进行进一步的提取，由于超像素分割将图像分割成许多含有相似特征的标记图label ，首先我们需要知道s,即已经求出的前景区域中含有对应标记图中的哪些标记。当我们确定了前景区域所包含的标记后，就需要进一步的确定这些标记在s和label 中所包含的像素个数。对于s，我们统计出其前景区域中对应于标记图label 中每个标记i所包含的像素的个数为isn,标记图label中每个标记i所包含的像素的个数为n，我们认为isn与n 之间的关系，将成为提取前景目标最重要的衡量标准。如果它们的比值小于某一个值T 时，则将Label中对应于标记i的像素值设为0，否则,Label中对应于i的像素值设为1。原始图像t 中对应于Label中等于0 的位置也标记为0；因此我们得到了提取出的运动目标图。

8 运动目标检测方法研究总结

3.3 改进的背景建模算法

针对传统混合高斯背景建模算法，由于受到算法的限制，每个像素点的模型个数是固定不变的。后来，等人提出了基于最大似然估计的像素点背景模型个数自适应选择方法。但由于该方法人为地引入了负的先验系数，使得在更新过程中高斯成分的权重有可能被不合理地负更新。王永忠等人在传统混合高斯背景建模的基础上，提出一种了自适应选择混合高斯模型个数的策略，孙丽等在此基础上提出了新的算法。

其算法的基本思想是对于每帧，在图像所有像素的模型总个数固定的情况下，对于频繁变化的背景点，当未达到像素点自身的模型个数上限且不超过图像模型总个数的前提下，可以“借用”相对稳定的区域像素点的未用模型个数的名额，用个数不定的模型来描述该像素点可能的背景。根据模型的转化规则，通过删除模型、增加模型、替换模型来动态分配模型个数及模型的参数更新，并实现背景模型的生成，从而使得背景模型个数能够随着场景的变化动态调整。

在当前时刻，每个像素点都有自己的初始模型，这些模型根据一定的阈值条件，被划分成背景模型和候选背景模型。背景模型和候选背景模型都有自我更新并保持自身模型的状态。当候选背景模型满足一定的条件后，转化成背景模型，而背景模型和候选模型通过刪除模型的机制来达到终止模型状态。本文的背景建模算法在不增加模型总个数的前提下，通过动态删除模型、增加模型以及模型间的转化三种处理机制，分配不定个数的背景模型，并自适应更新参数。

实验表明，该算法能够较好的处理复杂动态场景中背景的频繁变化如树枝叶摇曳、水面波动和喷泉，并在构建背景过程中，一定程度上克服了前景运动目标的影响。与传统的运动目标检测算法相比，本文算法对动态变化背景的描述能力更强，处理速度更快，符合实际场景中运动目标检测的实时性和准确性要求[22]。

第三章改进的运动目标检测算法7

12 运动目标检测方法研究总结

第四章总结

运动目标检测是计算机视觉中富有挑战性的课题之一，对其展开研究具有重要的应用价值和理论意义。本文首先总结研究了现存的三种经典的运动目标检测算法：光流法、帧差法和背景差分法，并对分析了它们的优缺点。光流法不需要预先知道有关场景信息，可以支持摄像机的运动，但是计算复杂度高、耗时长、抗噪性能差，目前没有较好的通用硬件支持。帧差法是将相邻的两帧图像对应像素点进行相减而得到运动目标，能够适应光照突变，运算速度快、算法简单，但是检测结果容易出现“空洞现象”和“双影现象”，它适用于对实时性要求高，对检测的目标信息要求不高的场景中。背景差分法是将当前图像帧和建立的背景图片相减来得到运动目标，该算法复杂度不高，可以满足系统对实时性的要求，背景模型的建立对该方法的实现会产生至关重要的作用然后。

然后介绍了几种改进的检测算法，改进的三帧差分法将改进的Sobel 边缘检测算子引入到三帧差分法中，因为图像的边缘信息不容易受噪声和亮度突变的影响，所以将三帧差分法和改进的Sobel 算子相结合弥补了三帧差分法不能将运动目标轮廓完整检测出来的缺点。然后对检测结果进行后期处理，达到改善空洞现象和去噪的目的。最后通过实验对比经典三帧差分法和改进的三帧差分法的检测效果，结果表明改进的三帧差分法的检测结果准确性更高。利用光流场获得粗略的运动区域，将光流值经过滤波，二值化和形态学处理，获得大概的运动目标区域。利用帧间差分法将相邻两帧图像中变化的区域提取出来，通过结合光流法和帧间差分法的结果，进一步将运动目标的提取锁定在一个更加准确的范围内。背景建模法对于每帧，在所有图像像素模型总个数固定的情况下，对于频繁变化的背景点，当未达到像素点自身的模型个数上限且不超过图像模型总个数的前提下，可以借用相对稳定的区域像素点的未用模型个数的名额，用个数不定的模型来描述该像素点可能的背景，从而实现背景模型的动态分配及更新。并基于像素的时域信息，用不包含该像素点在内的小邻域内所有像素点的背景模型与当前点进行匹配，判断其是否为前景点，以此消除动态背景干扰的影响。这些算法都将为今后的研究提供参考和依据。

第四章总结11

14 运动目标检测方法研究总结

参考文献：

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集成电路设计实验报告

集成电路设计 实验报告 时间：2011年12月

实验一原理图设计 一、实验目的 1.学会使用Unix操作系统 2.学会使用CADENCE的SCHEMA TIC COMPOSOR软件 二：实验内容 使用schematic软件，设计出D触发器，设置好参数。 二、实验步骤 1、在桌面上点击Xstart图标 2、在User name：一栏中填入用户名，在Host：中填入IP地址，在Password：一栏中填入 用户密码，在protocol：中选择telnet类型 3、点击菜单上的Run！，即可进入该用户unix界面 4、系统中用户名为“test9”，密码为test123456 5、在命令行中（提示符后，如：test22>）键入以下命令 icfb&↙(回车键)，其中& 表示后台工作，调出Cadence软件。 出现的主窗口所示： 6、建立库(library)：窗口分Library和Technology File两部分。Library部分有Name和Directory 两项，分别输入要建立的Library的名称和路径。如果只建立进行SPICE模拟的线路图，Technology部分选择Don’t need a techfile选项。如果在库中要创立掩模版或其它的物理数据（即要建立除了schematic外的一些view），则须选择Compile a new techfile(建立新的techfile)或Attach to an existing techfile(使用原有的techfile)。 7、建立单元文件(cell)：在Library Name中选择存放新文件的库，在Cell Name中输 入名称，然后在Tool选项中选择Composer-Schematic工具(进行SPICE模拟)，在View Name中就会自动填上相应的View Name—schematic。当然在Tool工具中还有很多别的

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

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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《机械设计基础》实验报告

. 广西科技大学鹿山学院 实验报告 课程名称： 指导教师： 班级： 姓名： 学号： 成绩评定： 指导教师签字： 年月日

实验一机构运动简图的测绘与分析 一、实验目的： 1、根据各种机械实物或模型，绘制机构运动简图； 2、学会分析和验证机构自由度，进一步理解机构自由度的概念，掌握机构自 由度的计算方法； 3、加深对机构结构分析的了解。 二、实验设备和工具； 1、缝纫机头； 2．学生自带三角板、铅笔、橡皮； 三、实验原理： 由于机构的运动仅与机构中所有构件的数目和构件所组成的运动副的数目、类型、相对位置有关，因此，在绘制机构运动简图时，可以撇开构件的形状和运动副的具体构造，而用一些简略符号（见教科书有关“常用构件和运动副简图符号”的规定）来代替构件和运动副，并按一定的比例尺表示运动副的相对位置，以此表明机构的运动特征。

四、实验步骤及方法： l、测绘时使被测绘的机械缓慢地运动，从原动件开始，仔细观察机构的运动，分清各个运动单元，从而确定组成机构的构件数目； 2、根据相联接的两构件的接触特征及相对运动的性质，确定各个运动副的种 类； 3、选定投影面，即多数构件运动的平面，在草稿纸上徒手按规定的符号及构 件的连接次序，从原动件开始，逐步画出机构运动简图。用数字1、2、 3、……。分别标注各构件，用英文字母A、B、C、，……分别标注各运动副； 4、仔细测量与机构运动有关的尺寸，即转动副间的中心距和移动副导路的方 向等，选定原动件的位置，并按一定的比例画出正式的机构运动简图。 五、实验要求： l、对要测绘的缝纫机头中四个机构即a．压布、b走针、c．摆梭、d．送布，只绘出机构示意图即可，所谓机构运动示意图是指只凭目测，使图与实物成比例，不按比例尺绘制的简图； 2、计算每个机构的机构自由度，并将结果与实际机构的自由度相对照，观察计 算结果与实际是否相符； 3、对绘制的机构进行结构分析（高副低代，分离杆组；确定机构级别等）。 六、思考题：

《集成电路设计》课程设计实验报告

《集成电路设计》课程设计实验报告 （前端设计部分） 课程设计题目：数字频率计 所在专业班级：电子科 作者姓名： 作者学号： 指导老师：

目录 （一）概述 2 2 一、设计要求2 二、设计原理 3 三、参量说明3 四、设计思路3 五、主要模块的功能如下4 六、4 七、程序运行及仿真结果4 八、有关用GW48－PK2中的数码管显示数据的几点说明5（三）方案分析 7 10 11

（一）概述 在电子技术中，频率是最基本的参数之一，并且与许多电参量的测量方案、测量结果都有十分密切的关系，因此频率的测量就显得十分重要。测量频率的方法有多种，数字频率计是其中一种。数字频率计是计算机、通讯设备、音频视频等科研生产领域不可缺少的测量仪器，是一种用十进制数字显示被测信号频率的数字测量仪器。数字频率计基本功能是测量诸如方波等其它各种单位时间内变化的物理量。在进行模拟、数字电路的设计、安装、调试过程中，由于其使用十进制数显示，测量迅速，精确度高，显示直观，经常要用到频率计。 频率计的基本原理是应用一个频率稳定度高的时基脉冲，对比测量其它信号的频率。时基脉冲的周期越长，得到的频率值就越准确。通常情况下是计算每秒内待测信号的脉冲个数，此时我们称闸门时间是1秒。闸门时间也可以大于或小于1秒，闸门的时间越长，得到的频率值就越准确，但闸门的时间越长则每测一次频率的间隔就越长，闸门时间越短，测的频率值刷新就越快，但测得的频率精度就受影响。 本文内容粗略讲述了我们小组的整个设计过程及我在这个过程中的收获。讲述了数字频率计的工作原理以及各个组成部分，记述了在整个设计过程中对各个部分的设计思路、程序编写、以及对它们的调试、对调试结果的分析。 （二）设计方案 一、设计要求： ⑴设计一个数字频率计，对方波进行频率测量。 ⑵频率测量可以采用计算每秒内待测信号的脉冲个数的方法实现。

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。

《机械设计基础》本科实验报告汇总

实验一：平面机构认知实验 一、实验目的和要求 目的：通过观察机械原理陈列柜，认知各种常见运动副的组成及结构特点，认知各类常见机构分类、组成、运动特性及应用。加深对本课程学习内容及研究对象的了解。 要求：1、认真观察陈列柜，仔细揣摩分析 2、结合有关的实验展柜和教材的相关章节内容回答下列简答题，完成实验报告。 二、实验原理 分批地组织学生观看、听讲陈列柜的展出和演示。初步了解《机械设计基础》课程所研究的各种常用机构的结构、类型、组成、运动特性及应用。 三、主要仪器设备及材料 JY-10B型机械原理陈列柜，共10柜，有近80个常用机构。 四、试验方法与步骤 第1柜机构的组成 1 机构的组成：蒸汽机、内燃机 2 运动副模型：平面运动副、空间运动副。 第2柜平面连杆机构 1 铰链四杆机构三种形式：①曲柄摇杆机构；②双曲柄机构；③双摇杆机构 2 平面四杆机构的演化形式 ①对心曲柄滑块机构②偏置取冰滑块机构③正弦机构④偏心轮机构⑤双重偏心机构⑥直动滑杆机构⑦摇块机构⑧转动导杆机构⑨摆动导杆机构⑩双滑块机构 第3柜连杆机构的应用 1 鄂式破碎机、飞剪； 2 惯性筛； 3 摄影机平台、机车车轮联动机构； 4 鹤式起重机； 5 牛头刨床的主体机构； 6 插床模型。 第4柜空间连杆机构 RSSR 空间机构、4R 万向节、RRSRR机构、RCCR联轴节、RCRC揉面机构、SARRUT机构第5柜凸轮机构 盘形凸轮、移动凸轮、圆柱凸轮、圆锥凸轮、槽状凸轮、等宽凸轮、等径凸轮和主回凸轮等多种形式；移动和摆动从动件；尖顶、棍子和平底从动件等；空间凸轮机构 第6 柜齿轮机构类型 1 平行轴齿轮机构；2相交轴齿轮机构；3交错轴齿轮机构

cmos模拟集成电路设计实验报告

北京邮电大学 实验报告 实验题目：cmos模拟集成电路实验 姓名：何明枢 班级：2013211207 班内序号：19 学号：2013211007 指导老师：韩可 日期：2016 年 1 月16 日星期六

目录 实验一:共源级放大器性能分析 (1) 一、实验目的 (1) 二、实验内容 (1) 三、实验结果 (1) 四、实验结果分析 (3) 实验二:差分放大器设计 (4) 一、实验目的 (4) 二、实验要求 (4) 三、实验原理 (4) 四、实验结果 (5) 五、思考题 (6) 实验三：电流源负载差分放大器设计 (7) 一、实验目的 (7) 二、实验内容 (7) 三、差分放大器的设计方法 (7) 四、实验原理 (7) 五、实验结果 (9) 六、实验分析 (10) 实验五：共源共栅电流镜设计 (11) 一、实验目的 (11) 二、实验题目及要求 (11) 三、实验内容 (11) 四、实验原理 (11) 五、实验结果 (14) 六、电路工作状态分析 (15) 实验六：两级运算放大器设计 (17) 一、实验目的 (17) 二、实验要求 (17) 三、实验内容 (17) 四、实验原理 (21) 五、实验结果 (23) 六、思考题 (24) 七、实验结果分析 (24) 实验总结与体会 (26) 一、实验中遇到的的问题 (26) 二、实验体会 (26) 三、对课程的一些建议 (27)

实验一:共源级放大器性能分析 一、实验目的 1、掌握synopsys软件启动和电路原理图（schematic）设计输入方法； 2、掌握使用synopsys电路仿真软件custom designer对原理图进行电路特性仿真； 3、输入共源级放大器电路并对其进行DC、AC分析，绘制曲线； 4、深入理解共源级放大器的工作原理以及mos管参数的改变对放大器性能的影响 二、实验内容 1、启动synopsys，建立库及Cellview文件。 2、输入共源级放大器电路图。 3、设置仿真环境。 4、仿真并查看仿真结果，绘制曲线。 三、实验结果 1、实验电路图

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示： Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如 式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准 确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。 1

(完整word版)基于图像处理的运动物体的跟踪与检测开题报告

1、课题来源 随着计算机技术的高速发展，运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注。运动跟踪和检测的应用广泛，在智能监控和人机交互中，如：银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术，通过定位物体并对其行为进行分析，一旦发现物体有异常行为，监控系统就发出警报，提醒人们注意并即时的处理，改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此，对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。 2、研究目的和意义 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。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：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。3、国内外研究现状和发展趋势及综述 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果，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、研究方法

《机械设计基础》实验报告.

广西科技大学鹿山学院 实验报告 课程名称： 指导教师： 班级： 姓名： 学号： 成绩评定： 指导教师签字： 年月日

实验一机构运动简图的测绘与分析 一、实验目的： 1、根据各种机械实物或模型，绘制机构运动简图； 2、学会分析和验证机构自由度，进一步理解机构自由度的概念，掌握机构自 由度的计算方法； 3、加深对机构结构分析的了解。 二、实验设备和工具； 1、缝纫机头； 2．学生自带三角板、铅笔、橡皮； 三、实验原理： 由于机构的运动仅与机构中所有构件的数目和构件所组成的运动副的数目、类型、相对位置有关，因此，在绘制机构运动简图时，可以撇开构件的形状和运动副的具体构造，而用一些简略符号（见教科书有关“常用构件和运动副简图符号”的规定）来代替构件和运动副，并按一定的比例尺表示运动副的相对位置，以此表明机构的运动特征。 四、实验步骤及方法： l、测绘时使被测绘的机械缓慢地运动，从原动件开始，仔细观察机构的运动，分清各个运动单元，从而确定组成机构的构件数目； 2、根据相联接的两构件的接触特征及相对运动的性质，确定各个运动副的种 类；

3、选定投影面，即多数构件运动的平面，在草稿纸上徒手按规定的符号及构 件的连接次序，从原动件开始，逐步画出机构运动简图。用数字1、2、 3、……。分别标注各构件，用英文字母A、B、C、，……分别标注各运动 副； 4、仔细测量与机构运动有关的尺寸，即转动副间的中心距和移动副导路的方 向等，选定原动件的位置，并按一定的比例画出正式的机构运动简图。 五、实验要求： l、对要测绘的缝纫机头中四个机构即a．压布、b走针、c．摆梭、d．送布，只绘出机构示意图即可，所谓机构运动示意图是指只凭目测，使图与实物成比例，不按比例尺绘制的简图； 2、计算每个机构的机构自由度，并将结果与实际机构的自由度相对照，观察计 算结果与实际是否相符； 3、对绘制的机构进行结构分析（高副低代，分离杆组；确定机构级别等）。 六、思考题： 1、一个正确的机构运动简图应能说明哪些内容？ 2、机构自由度的计算对测绘机构运动简图有何帮助？

数字集成电路设计实验报告

哈尔滨理工大学数字集成电路设计实验报告 学院：应用科学学院 专业班级：电科12 - 1班 学号：32 姓名：周龙 指导教师：刘倩 2015年5月20日

实验一、反相器版图设计 1.实验目的 1）、熟悉mos晶体管版图结构及绘制步骤； 2）、熟悉反相器版图结构及版图仿真； 2. 实验内容 1）绘制PMOS布局图； 2）绘制NMOS布局图； 3）绘制反相器布局图并仿真； 3. 实验步骤 1、绘制PMOS布局图： (1) 绘制N Well图层；(2) 绘制Active图层； (3) 绘制P Select图层； (4) 绘制Poly图层； (5) 绘制Active Contact图层；(6) 绘制Metal1图层； (7) 设计规则检查；(8) 检查错误； (9) 修改错误； (10)截面观察； 2、绘制NMOS布局图： (1) 新增NMOS组件；(2) 编辑NMOS组件；(3) 设计导览； 3、绘制反相器布局图： (1) 取代设定；(2) 编辑组件；(3) 坐标设定；(4) 复制组件；(5) 引用nmos组件；(6) 引用pmos组件；(7) 设计规则检查；(8) 新增PMOS基板节点组件；(9) 编辑PMOS基板节点组件；(10) 新增NMOS基板接触点； (11) 编辑NMOS基板节点组件；(12) 引用Basecontactp组件；(13) 引用Basecontactn 组件；(14) 连接闸极Poly；(15) 连接汲极；(16) 绘制电源线；(17) 标出Vdd 与GND节点；(18) 连接电源与接触点；(19) 加入输入端口；(20) 加入输出端口；(21) 更改组件名称；(22) 将布局图转化成T-Spice文件；(23) T-Spice 模拟； 4. 实验结果 nmos版图

目标检测综述

一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。

二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基

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，

CMOS数字集成电路设计_八位加法器实验报告

CMOS数字集成电路设计课程设计报告 学院：****** 专业：****** 班级：****** 姓名：Wang Ke qin 指导老师：****** 学号：****** 日期：2012-5-30

目录 一、设计要求 (1) 二、设计思路 (1) 三、电路设计与验证 (2) (一)1位全加器的电路设计与验证 (2) 1)原理图设计 (2) 2)生成符号图 (2) 3)建立测试激励源 (2) 4)测试电路 (3) 5)波形仿真 (4) (二)4位全加器的电路设计与验证 (4) 1)原理图设计 (4) 2)生成符号图 (5) 3)建立测试激励源 (5) 4)测试电路 (6) 5)波形仿真 (6) (三)8位全加器的电路设计与验证 (7) 1)原理图设计 (7) 2)生成符号图 (7) 3)测试激励源 (8) 4)测试电路 (8) 5)波形仿真 (9) 6)电路参数 (11) 四、版图设计与验证 (13) (一)1位全加器的版图设计与验证 (13) 1)1位全加器的版图设计 (13) 2)1位全加器的DRC规则验证 (14) 3)1位全加器的LVS验证 (14) 4)错误及解决办法 (14) (二)4位全加器的版图设计与验证 (15) 1)4位全加器的版图设计 (15) 2)4位全加器的DRC规则验证 (16) 3)4位全加器的LVS验证 (16) 4)错误及解决办法 (16) (三)8位全加器的版图设计与验证 (17) 1)8位全加器的版图设计 (17) 2)8位全加器的DRC规则验证 (17) 3)8位全加器的LVS验证 (18) 4)错误及解决办法 (18) 五、设计总结 (18)

交通场景中运动目标的检测文献综述

交通场景中运动目标的检测文献综述 摘要:运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分,是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括：图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。运动目标分割是实现交通场景下车辆检测的前提。常用的分割方法可以分为背景差分法、帧间差分法和基于光流的分割方法等。 关键词:数字图像处理;运动目标;检测方法 1 前言 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睐，并且取得了丰硕的成果，广泛英语与交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 目前,以数字图像处理技术为核心的视频监视系统越来越广泛地应用到交通监管中,它利用摄像机来获取图像,由计算机完成对运动目标的自动检测,如果车辆交通违规时,自动发出预警,记录全程违章视频,这在很大程度上减轻了监控人员的劳动强度,克服可能的人为失误,而且节省大量存储空间,使存储的数据更为有效,为交通违规的后续处理提供了客观依据。 交通场景中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的相关信息，初步建立起交通场景中运动目标检测课题研究的整体思路和方法。 2 正文 2.1运动目标 运动目标是常生活中常见的．如活动的动物、行驶的运载工具等。在现实生活中，尽管人类的视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在交通这样的复杂场景中大量有意义的视觉信息都包含在这些运动之中，人们往往只对运动的

物体或目标感兴趣。因此，研究运动目标的检测问题，有着很大的现实意义和应用价值。 2.2运动目标检测的基本概念 目前我们主要是通过对动态图像进行分析处理来获取运动目标信息，从而实现对运动目标的检测，它是图像处理与计算机视觉应用研究领域的一个重要课题。，所谓动态图像是由一序列图像组成的，即图像序列。图像序列是用一个传感器(如摄像机、数码相机)采集的一组随时间变化的图像，不同时刻采集的二帧图像或多帧图像中包含了存在于相机与景物之间的相对运动信息。还有景物本身发生变化的运动信息等等，这些信息表现为图像帧之间的灰度变化或诸如点、线、区域等记号的位置和运动方向速度等属性的变化。 运动目标检测的目的就是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。我们首先用摄像机获取运动目标的视频影像，经视频采集卡将视频信号传输到计算机，利用计算机对其进行相关处理，从视频图像中按一定时间间隔获取序列图像，然后通过对这些序列图像进行特定的处理，就可以检测出我们感兴趣的运动目标。 运动目标检测和分析是一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种算法主要包括：图像预处理、运动目标的检测、运动速度的求取。这种算法在帧差法的基础之上，提取出运动目标，并对其求取运动速度。这种技术可以用于各类图像监控系统，用来检测运动目标，对于现实应用有重要意义。 2.3运动目标检测的基本方法 由运动目标所形成的图像序列可分为两种情况：一种是静止背景，一种是运动背景。前一种情况通常发生在摄像机相对静止状态(如监视某一路口车流量的固定摄像机)，后一种情况通常发生在摄像机也在相对运动状态(如装在卫星或飞机上的监视系统)。从处理方法上看，对前一种情况可采用消除背景的方法检测运动目标，处理起来比较简单，如简单的帧间差分或自适应背景对消方法。对后一种情况．处理起来比较复杂，一般是采用突出目标或消除背景的思想检测运动目标。若采用消除背景的方法，则通常需要先进行帧间稳像及配准；若采用突出

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。