【正文】 ........................................................ 4 圖像灰度變換 ................................................................................................. 5 中值濾波 ......................................................................................................... 6 邊緣檢測 ......................................................................................................... 6 圖像配準(zhǔn) ......................................................................................................... 7 運動目標(biāo)檢測技術(shù) ......................................................................................... 7 幀間差分法 ........................................................................................... 7 背景差分法 ........................................................................................... 8 光流法 ................................................................................................... 8 統(tǒng)計學(xué)法 ............................................................................................... 8 第三章 運動目標(biāo)檢測設(shè)計分 析 ................................................................................ 10 總體設(shè)計思路 ............................................................................................... 10 背景差分法 ................................................................................................... 10 總體設(shè)計流程圖 ................................................................................ 10 功能模塊的分析 ................................................................................ 11 改進(jìn)的背景差分法 ....................................................................................... 12 總體設(shè)計流程圖 ................................................................................ 12 功能模塊的分析 ................................................................................ 12 第四章 運動目標(biāo)檢測實驗驗證與結(jié)果分析 ............................................................ 15 運動目標(biāo)檢測實驗介紹 ............................................................................... 15 簡單背景視頻 ............................................................................................... 15 ii 背景差分法實現(xiàn) ................................................................................ 15 改進(jìn)的背景差分法實現(xiàn) .................................................................... 17 復(fù)雜背景視頻 ............................................................................................... 18 背景差分法實現(xiàn) ................................................................................ 18 改進(jìn)的背景差分法實現(xiàn) .................................................................... 20 結(jié)果分析 ....................................................................................................... 21 第五章 總結(jié)與展望 .................................................................................................... 23 研究總結(jié) ....................................................................................................... 23 研究展望 ....................................................................................................... 24 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 25 致謝 .............................................................................................................................. 27 附錄 簡單背景視頻和復(fù)雜背景視頻核心程序 ........................................................ 28 簡單背景視頻和復(fù)雜背景視頻核心程序的簡單介紹 ............................... 28 簡單背景視頻的背景差分法核心程序 ....................................................... 28 復(fù)雜背景視頻改進(jìn)的背景差分法核心程序 ............................................... 30 總結(jié) ............................................................................................................... 33 浙江理工大學(xué)科技與藝術(shù)學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計 (論文 ) 1 第一章 緒論 視覺是人類感知自身周圍復(fù)雜環(huán)境最直接有效的手段之一，而在現(xiàn)實生活中大量有意義的視覺信息都包含在運動中，人眼對運動的物體和目標(biāo)也更敏感，能夠快速的發(fā)現(xiàn)運動目標(biāo)，并對目標(biāo)的運動軌跡進(jìn)行預(yù)測和描繪。論文主體均由本人獨立完成，沒有抄襲、剽竊他人已經(jīng)發(fā)表或未發(fā)表的研究成果行為。 在目標(biāo)檢測過程中，本文還為目標(biāo)檢測提供了簡單背景和復(fù)雜背景兩組 AVI 視頻，針對這兩組 AVI視頻， 利用背景差分法和改進(jìn)的背景差分法這兩 種算法，對 AVI 視頻進(jìn)行檢測 ，一定程度上增強(qiáng)了 實驗的效果可 比 性。 與 靜態(tài)圖像相比， 動態(tài) 圖像序列的優(yōu)勢在于時間的連續(xù)性及目標(biāo)運動信息的捕獲。 研究運動目標(biāo)的檢測技術(shù)，提高算法的 實用性 ，準(zhǔn)確性和 穩(wěn)定性 ，無論在軍事領(lǐng)域還是民用領(lǐng)域都有著重要的現(xiàn)實意義和實用價值。 由于運動目標(biāo)檢測技術(shù)是圖像處理和計算機(jī)視覺學(xué)科的一個分支，在軍事、交通、工業(yè)以及生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，在理論和實踐上都有著重大意義，從而激發(fā)了越來越多研究者的濃厚興趣，從國際國內(nèi)的研究動態(tài)來看，運動目標(biāo)的檢測研究一直受到廣泛的關(guān)注，成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個熱點。而且，靜態(tài)場景下的運動目標(biāo)檢測現(xiàn)有研究較多 。 第 四 章首 先 對 運動目標(biāo) 檢測實驗進(jìn)行簡單的介紹，然后對 簡單背景視頻 和 復(fù)雜 背景視頻 這 兩組自己拍的已有 AVI 視頻 分別 進(jìn)行 檢測 ， 每組都進(jìn)行背景差分法和改進(jìn)的背景差分法的檢測， 最后在 簡單背景視頻 和復(fù)雜 背景視頻 這兩種情況下，對背景差分法和改進(jìn)的背景差分法進(jìn)行 實用性、準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性等多角度 的比較分析。如常見的矩形排列顯示時采用的掃描方式 :每次從左到右掃描一行，為每個像素著色，然后再這樣從上 到下掃描整個屏幕，利用人眼的視覺暫留效應(yīng)就可以顯示出 一 屏完整的圖像。數(shù)字圖像是連續(xù)圖像 f(x， y)的一種近似表示。圖像處理系統(tǒng)由計算機(jī)軟硬件系統(tǒng)組成，軟件系統(tǒng)是基于數(shù)字圖像處理和算法設(shè)計的程序。因此，要表示灰度圖就需要把亮度值進(jìn)行量化。由于在實際運算過程中不需要圖像的統(tǒng)計特征，因此也帶來了不少方便。邊緣檢測算子檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進(jìn)行量化。 圖像匹配是指通過計算兩幅圖像間的相似度或其它距離測度，以達(dá)到圖像識別或圖像定位目的的過程。 這是一種簡單 直接的運動檢測算法。通常背景差分法主要包括背景模型建立，背景模型更新，背景差分和后處理等步驟。 統(tǒng)計學(xué)法 統(tǒng)計學(xué) 法是基于像素的統(tǒng)計特性而從背景中提取運動信息，它首先計算背景像素的統(tǒng)計信息 (顏色、灰度、邊界等 )。 統(tǒng)計學(xué)法 在噪聲、影子及光線改變等干擾條件下具有較好的魯棒性，但涉及大量計算和變換，對現(xiàn)有的硬件設(shè)備要求較高。 本實驗主要研究的是 背景差分法和改進(jìn)的背景差分法兩種算法，這兩種算法都 共有的 流程圖如圖 所示 : 圖 共有 流程圖 視頻 采集即通過 已有 AVI 視頻 得到圖像序列 。 圖 背景差分法流程圖 本 實驗 采取的是已有 AVI 視頻，因此無需攝像頭采集。改進(jìn)的背景差分法的 總 流程如圖 所示，包括視頻采集、特征區(qū)域確認(rèn)、背景建模及目標(biāo)提取四大過程。最后通過取兩張圖像特征區(qū)域 像素 平均值來得到背景圖像。 為了便于實驗 的 驗證與結(jié)果 的分析， 將其分為以下幾個方面。 動態(tài)圖像序列中的運動目標(biāo)檢測方法研究與實現(xiàn) 16 （ a）第 9 幀 （ b） 第 13幀 （ c） 第 17 幀 （ d） 第 21幀 （ e） 第 25 幀 （ f） 第 29 幀 圖 簡單背景 原始圖像序列 然后將圖像序列讀入，進(jìn)行一系列的預(yù)處理，使其受外界影響最小化。在 MATLAB 中， 改進(jìn)的背景差分法跟背景差分法一樣，首先將轉(zhuǎn)化好的 編解碼格式 為 DivX521 的視頻 讀取并轉(zhuǎn)換為 JPG 形式的圖像序列，由于圖像序列同樣有 32 張，因此只依次顯示其中的幾張， 同 圖 所示。 對于實驗所處理的時間來說，由于采用的是特征區(qū)域，因此更快了， 用時 為， 平均用時為 。下面依次顯示上面顯示過的幾張圖像序 列，如圖 所示。接著進(jìn) 行特征區(qū)域的確定，確定好特征區(qū)域的圖像序列按 上面顯示過的幾張圖像序列次顯示，如圖 所示 （放大后） 。 結(jié)果分析 本實驗 通過 簡單背景視頻 和復(fù)雜 背景視頻 這兩組自己拍的已有 AVI 視頻 ，分別進(jìn)行背景差分法和改進(jìn)的背景差分法的檢測 實驗后， 再在 簡單背景視頻 和復(fù)雜 背景視頻 這兩種情況下，對背景差分法和改進(jìn)的背景差分法進(jìn)行比較分析， 從平均用時長短 、準(zhǔn)確性、 穩(wěn)定 性 、 實 用 性 等多角度來比較分析。對于實驗所處理的時間來說，由于采用的是特征區(qū)域，因此還可以，用時為 ，平均用時為 。 下面給出了