运动目标检测算法研究与实现
现如今，智能监控遍布于城市的每一个角落，无论是驾车行驶在高速公路上，还是在大型购物商场购物，都能看到监控探头的身影。智能监控技术应用领域非常广泛，包括图形图像处理，智能模式识别以及当下非常热的人工智能等。而智能监控系统的核心是运动目标检测算法，该算法对于运动目标的跟踪、识别和分析都是智能监控系统基础。所以，对于运动目标检测算法的研究具有巨大的理论价值和市场经济价值。为此，本文将对于现在最常用的几种运动目标检测算法进行简单的研究。在本文中，首先将对三种主流的算法：光流法、帧间差分法、背景差分法的原理进行分析对比，评判各个方法的优缺点及它们所适用的场合。其次，会对于这几种算法国内外研究现状和所存在的问题进行阐述。最后，使用Matlab对文中涉及算法的部分进行模拟仿真，用实际结果对比算法的优劣。关键词：运动目标检测算法；光流法；帧间差分法；背景差分法Keywords: moving object detection algorithm; optical flow method; interframe difference method; background difference method. 目录
第一章绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 运动目标检测技术 2
1.3 课题研究现状 3
1.3.1国外研究现状 3
1.3.2国内研究现状 4
1.4论文的研究内容及章节安排 4
第二章视频数字图像预处理 5
2.1 图像数字化 5
2.2 图像的灰度化和二值化 5
2.3 图像的平滑处理 6
2.4 图像的增强处理 6
2.5本章小结 6
第三章运动目标检测原理 7
3.1光流法 7
3.1.1 光流法的研究现状 7
3.1.2光流法原理 8
3.1.3光流法优缺点 10
3.1.4光流法适用场合 10
3.1.5 光流法的常用算法 10
3.2帧间差分法 10
3.2.1 帧间差
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
/> 2.5本章小结 6
第三章运动目标检测原理 7
3.1光流法 7
3.1.1 光流法的研究现状 7
3.1.2光流法原理 8
3.1.3光流法优缺点 10
3.1.4光流法适用场合 10
3.1.5 光流法的常用算法 10
3.2帧间差分法 10
3.2.1 帧间差分法的研究现状 11
3.2.2帧间差分法原理 12
3.2.3帧间差分法优缺点 13
3.2.4帧间差分法适用场合 14
3.3背景差分法 14
3.3.1 背景差分法的研究现状 14
3.3.2背景差分法原理 16
3.3.3背景差分法优缺点 17
3.3.4背景差分法适用场合 17
3.4本章小结 17
第四章使用Matlab进行算法实现 19
4.1程序编写及实现结果 19
4.1.1 光流法的程序编写和实现 19
4.1.2 帧间差分法的程序编写和实现 21
4.1.3 背景差分法编写和实现 24
4.2本章小结 30
第五章概括和展望 31
5.1主要结论 31
5.2 后续的工作及展望 31
致谢 32
参考文献 33
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在日常生活中，最重要的信息来源即是通过眼睛，通过视觉可以获取很多信息，感受到身边的变化。因此，对于感知动态物体的视觉感觉信息的研究变得越来越受欢迎。通过眼睛所获取的信息中，既有静态的物体，也有动态的物体。静态物体的检测相对于动态的物体比较容易。并且对于动态的事物的检测在日常生活中应用也更加广泛，交通检测[]、视频监控等都有相关应用，90年代的智能交通系统ITS[]就是一个成功典范。
不同于静态物体的单一图像，运动的物体会产生动态的图像，该类图像会提供更多的信息，当然，对于这些动态的图像的研究也更加复杂。在研究中，最主要使用的是通过图像序列，图像序列也是被广泛认可的一种可以对动态过程进行充分认识的一种方法。基于上面的讲解可以发现，运动目标的研究可以提供更多的帮助，因此如果能将运动目标从背景中完整地提取出来，并且对于得到的目标进行分类、跟踪以及进行行为的理解都会变得有非常重要的意义[]。在研究动态图像序列时，对于物体进行查找是首先要被关注和解决的问题。解决不了这个问题，将无法对图像进行识别，更不用说对于物体进行跟踪了。因此，在计算机视觉领域，对于运动目标检测算法的研究始终是一个热门的研究课题。
随着科学技术的发展，多媒体技术的应用也随之迅速发展，摄像头应用的场合也越来越多，很多传统的工业控制系统逐渐被可视化的监控系统取代。这些监控系统的基本原理就是利用摄像头对拍摄现场的信号进行采集，然后传输到一个显示器上。现在很多公共场所都有一个部门叫做监控室，里面就是有一堆显示器，监视着该公共场所的每一个角落。虽然这种监控系统可以满足人们对于实时监控的需要，但是却花费着大量的人力长期蹲点在显示器前，来获取自己想要的实时信息，并根据实时信息来采取相应的决策。这种系统无论从经济性还是高效性都不能满足高度发展的社会。因此，人们亟需要一个能够自动对运动目标进行检测的监控系统。一个以运动目标检测为基础的视频监控系统，它能够在没有任何人为干涉以及操作的情况下，对视频中的目标物进行实时定位，并通过后台计算机的分析进行识别和跟踪，基于此，计算机通过相应功能的程序可以对监测到的情况进行自动判断是否需要进行进一步处理。这种监控系统的广泛应用将极大地提高效率并且节约大量人力，更加经济。
1.1.2 研究意义
有一份材料显示，近20年代人们所获取的信息比之前几千年所获取的都要多。由此可见，在当今社会，对于信息的获取量和需求都有很大的提高。以前那种单纯从报纸书籍这种静态事物中获取的信息已经不能够满足日常生活的需要，而蕴含着更多信息的图像逐渐成为人们获取信息的另一大来源。由于人们计算能力的有限，图像中所蕴含的很多信息都会被忽略。要解决这个问题，只有发展计算机视觉技术，使计算机能够智能处理信息，这样将大大提高人民对于现实世界的认识水平。近年来，基于图像以及视频的的图像处理技术广泛应用于很多领域，如智能交通监控、医学诊断、工业控制等，这一切无时无刻不在改变着日常生活。但是由于现实的复杂性，图像的变化无时不在，使得精确的图像处理变得比较难以实施。为了解决这个问题，简化图像的处理，在进行图像处理时会有选择的忽略一些不重要的信息，比如进行交通检测时对路的颜色就进行忽略。而抓住最主要的信息即运动目标，因此，运动目标检测技术变成一个越来越重要的技术，并对社会的发展发挥越来越大的作用。在进行运动目标检测算法之前，首先对于计算机视觉和数字图像处理都要进行了解，在下文中，对于该方面的知识将进行简要的介绍。在日常生产生活中，普遍利用常用
第一章绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 2
1.2 运动目标检测技术 2
1.3 课题研究现状 3
1.3.1国外研究现状 3
1.3.2国内研究现状 4
1.4论文的研究内容及章节安排 4
第二章视频数字图像预处理 5
2.1 图像数字化 5
2.2 图像的灰度化和二值化 5
2.3 图像的平滑处理 6
2.4 图像的增强处理 6
2.5本章小结 6
第三章运动目标检测原理 7
3.1光流法 7
3.1.1 光流法的研究现状 7
3.1.2光流法原理 8
3.1.3光流法优缺点 10
3.1.4光流法适用场合 10
3.1.5 光流法的常用算法 10
3.2帧间差分法 10
3.2.1 帧间差
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/> 2.5本章小结 6
第三章运动目标检测原理 7
3.1光流法 7
3.1.1 光流法的研究现状 7
3.1.2光流法原理 8
3.1.3光流法优缺点 10
3.1.4光流法适用场合 10
3.1.5 光流法的常用算法 10
3.2帧间差分法 10
3.2.1 帧间差分法的研究现状 11
3.2.2帧间差分法原理 12
3.2.3帧间差分法优缺点 13
3.2.4帧间差分法适用场合 14
3.3背景差分法 14
3.3.1 背景差分法的研究现状 14
3.3.2背景差分法原理 16
3.3.3背景差分法优缺点 17
3.3.4背景差分法适用场合 17
3.4本章小结 17
第四章使用Matlab进行算法实现 19
4.1程序编写及实现结果 19
4.1.1 光流法的程序编写和实现 19
4.1.2 帧间差分法的程序编写和实现 21
4.1.3 背景差分法编写和实现 24
4.2本章小结 30
第五章概括和展望 31
5.1主要结论 31
5.2 后续的工作及展望 31
致谢 32
参考文献 33
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1 研究背景
在日常生活中，最重要的信息来源即是通过眼睛，通过视觉可以获取很多信息，感受到身边的变化。因此，对于感知动态物体的视觉感觉信息的研究变得越来越受欢迎。通过眼睛所获取的信息中，既有静态的物体，也有动态的物体。静态物体的检测相对于动态的物体比较容易。并且对于动态的事物的检测在日常生活中应用也更加广泛，交通检测[]、视频监控等都有相关应用，90年代的智能交通系统ITS[]就是一个成功典范。
不同于静态物体的单一图像，运动的物体会产生动态的图像，该类图像会提供更多的信息，当然，对于这些动态的图像的研究也更加复杂。在研究中，最主要使用的是通过图像序列，图像序列也是被广泛认可的一种可以对动态过程进行充分认识的一种方法。基于上面的讲解可以发现，运动目标的研究可以提供更多的帮助，因此如果能将运动目标从背景中完整地提取出来，并且对于得到的目标进行分类、跟踪以及进行行为的理解都会变得有非常重要的意义[]。在研究动态图像序列时，对于物体进行查找是首先要被关注和解决的问题。解决不了这个问题，将无法对图像进行识别，更不用说对于物体进行跟踪了。因此，在计算机视觉领域，对于运动目标检测算法的研究始终是一个热门的研究课题。
随着科学技术的发展，多媒体技术的应用也随之迅速发展，摄像头应用的场合也越来越多，很多传统的工业控制系统逐渐被可视化的监控系统取代。这些监控系统的基本原理就是利用摄像头对拍摄现场的信号进行采集，然后传输到一个显示器上。现在很多公共场所都有一个部门叫做监控室，里面就是有一堆显示器，监视着该公共场所的每一个角落。虽然这种监控系统可以满足人们对于实时监控的需要，但是却花费着大量的人力长期蹲点在显示器前，来获取自己想要的实时信息，并根据实时信息来采取相应的决策。这种系统无论从经济性还是高效性都不能满足高度发展的社会。因此，人们亟需要一个能够自动对运动目标进行检测的监控系统。一个以运动目标检测为基础的视频监控系统，它能够在没有任何人为干涉以及操作的情况下，对视频中的目标物进行实时定位，并通过后台计算机的分析进行识别和跟踪，基于此，计算机通过相应功能的程序可以对监测到的情况进行自动判断是否需要进行进一步处理。这种监控系统的广泛应用将极大地提高效率并且节约大量人力，更加经济。
1.1.2 研究意义
有一份材料显示，近20年代人们所获取的信息比之前几千年所获取的都要多。由此可见，在当今社会，对于信息的获取量和需求都有很大的提高。以前那种单纯从报纸书籍这种静态事物中获取的信息已经不能够满足日常生活的需要，而蕴含着更多信息的图像逐渐成为人们获取信息的另一大来源。由于人们计算能力的有限，图像中所蕴含的很多信息都会被忽略。要解决这个问题，只有发展计算机视觉技术，使计算机能够智能处理信息，这样将大大提高人民对于现实世界的认识水平。近年来，基于图像以及视频的的图像处理技术广泛应用于很多领域，如智能交通监控、医学诊断、工业控制等，这一切无时无刻不在改变着日常生活。但是由于现实的复杂性，图像的变化无时不在，使得精确的图像处理变得比较难以实施。为了解决这个问题，简化图像的处理，在进行图像处理时会有选择的忽略一些不重要的信息，比如进行交通检测时对路的颜色就进行忽略。而抓住最主要的信息即运动目标，因此，运动目标检测技术变成一个越来越重要的技术，并对社会的发展发挥越来越大的作用。在进行运动目标检测算法之前，首先对于计算机视觉和数字图像处理都要进行了解，在下文中，对于该方面的知识将进行简要的介绍。在日常生产生活中，普遍利用常用
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