【正文】 ............................................................................. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 附錄 ........................................................................................................ 錯(cuò)誤 !未定義書簽。這些動(dòng)態(tài)的視覺信息對(duì)的感知已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。雖然人類的視覺可以看到運(yùn)動(dòng)的物 體，可以看到靜止的物體，但在許多場(chǎng)合，如航空和軍用飛機(jī)的指導(dǎo)，交通監(jiān)控，重要場(chǎng)所的安全和汽車的自動(dòng)駕駛和輔助駕駛等，人們傾向于對(duì)移動(dòng)的物體更感興趣。它結(jié)合了許多相關(guān)領(lǐng)域的圖像處理、模式識(shí)別、人工智能和知識(shí)的自動(dòng)控制，是一種從地層序列圖像中對(duì)目標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)以及提取目標(biāo)位置信息。因此本文的研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。但總的來(lái)說，國(guó)內(nèi)的研究主要還是停留在理論方面，尚且還未出現(xiàn)比較大型的并能夠應(yīng)用于實(shí)際的成型系統(tǒng)。 2020 年劉永信等人深入探討了遞歸最小二乘法在圖像背景重建中的應(yīng)用，該應(yīng)用中用到了Kalman 濾波理論的漸消記憶 [1]；同年，張輝等人研究了如何實(shí)現(xiàn)對(duì)聚類的自動(dòng)檢和測(cè)出格點(diǎn)檢測(cè)； 1999 年，王栓等人提出了一 種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，其算法基于差分圖像，其檢測(cè)結(jié)果是符號(hào)化了的圖像，其中外接矩形表示運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并根據(jù)連續(xù)性約束假設(shè)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤 [2]； 2020 年隋嘩等人講述了在交通監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用視頻圖像流來(lái)跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并針對(duì)目標(biāo)分類的具體過程和原則進(jìn)行詳細(xì)的闡述，基于目標(biāo)檢測(cè)提出了雙差分的目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類時(shí)采用了連續(xù)時(shí)間限制和最大估計(jì)的原則 [3]。湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 2 1955 年， Wax 提出目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的基本概念： 1964 年， Sittler 在包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等內(nèi)容的多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤理論方面取得了重大進(jìn)展。八十年代期初，由于興起高速處理芯片，目標(biāo)檢測(cè)的研究進(jìn)入了新的篇章。 1． 3 課題的典型應(yīng)用 （ 1） 智能視頻監(jiān)控 出于對(duì)銀行、金庫(kù)、海關(guān)、監(jiān)獄等敏感場(chǎng)所的安全考慮，實(shí)時(shí)地檢測(cè)到 關(guān)鍵地點(diǎn)可疑對(duì)象就顯得尤為重要。 （ 2） 人機(jī)交互 原始的人機(jī)交互方式是由計(jì)算機(jī)鍵盤和鼠標(biāo)完成的，針對(duì)高級(jí)用戶接口，人們期望未來(lái)的計(jì)算機(jī)能夠如人一樣靈活和便捷地交流，辟如通過手語(yǔ)來(lái)翻譯、用手勢(shì)來(lái)實(shí)現(xiàn)控制等。這種人機(jī)交互界面以人為中心，終將是今后的主要研究與發(fā)展的方向 [5]。 （ 3） 運(yùn)動(dòng)分析 首先分割圖像中的人體部分，在圖像序列中分析感興趣的關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)并加以跟蹤，然后建立人體的幾何模型用以解釋人體運(yùn)動(dòng)的行為理論，能夠積極地推動(dòng)運(yùn)動(dòng)性能的提高。例如從大量的關(guān)于體育運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中根據(jù)內(nèi)容進(jìn)行快速檢測(cè)搜索等。 （ 4） 視頻壓縮 不論是對(duì)視頻的存儲(chǔ)還是對(duì)視頻的傳輸而言，視頻壓縮技術(shù)都是一個(gè)非常重要的技術(shù)。而采用一種新的壓縮方式如基于幀間運(yùn)動(dòng)的壓縮，很大程度地減少視頻的占用空間，特別是有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)存在的靜止場(chǎng)景，先將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)出來(lái)，然后對(duì)目標(biāo)進(jìn)行提取，通過傳輸靜止的背景圖像、運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)圖像和目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，就能夠輕易地還原出原始視頻。 （ 5） 交通檢測(cè) 目標(biāo)檢測(cè)研究還被應(yīng)用到天空中和陸地上。值得一提的是，車輛異常行為的檢測(cè)在預(yù)防交通事故和交通事故的處理等方面有重大的使用價(jià)值。 （ 7） 精確制導(dǎo) 近年來(lái)，幾次局部戰(zhàn)爭(zhēng)的爆發(fā)，都充分體現(xiàn) 出 精確制導(dǎo)武器精確打擊已成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的主要作戰(zhàn)武器 ，并且 已經(jīng)占據(jù)了主導(dǎo)地位 。 湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 第二章 數(shù)字圖像處理理論基礎(chǔ) 數(shù)字圖像處理，始于 20 世紀(jì) 50年代，那時(shí)候的 電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)有了一定的發(fā)展，計(jì)算機(jī)處理圖像和圖形信息已經(jīng)出現(xiàn)。圖像處理是為了對(duì)圖像質(zhì)量加以改善，處理對(duì)象是人對(duì)象，目的是為了改善人的視覺效果。圖像處理技術(shù)在許多應(yīng)用領(lǐng)域受到廣泛重視并取得了重大的開拓性成就，屬于這些領(lǐng)域的有航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、工業(yè)檢測(cè)、機(jī)器人視覺、公安司法、軍事制導(dǎo)、文化藝術(shù)等，使圖像處理成為一門引人注目、前景遠(yuǎn)大的新型 學(xué)科。 隨著數(shù)字多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于可視電話、電視會(huì)議、監(jiān)控系統(tǒng)、智能交通監(jiān)控、目標(biāo)跟蹤、機(jī)器人導(dǎo)航等各種民用、商用及工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中。有時(shí)候也用 pel 這一簡(jiǎn)寫詞）的小的離散點(diǎn)，各像素的灰度值也是用離散值即 整數(shù)值來(lái)表示的 [7]。為了從一般的照片，景物等模擬圖像中得到數(shù)字圖像，需要對(duì)傳統(tǒng)的模擬圖像進(jìn)行采樣和量化（采樣和量化統(tǒng)稱為數(shù)字化）。圖像大多數(shù)是連續(xù)分布在二維平面上，要想將圖片輸入到計(jì)算機(jī)中，第一步要要經(jīng)過掃描把二維信號(hào)變成一維信號(hào)，最普遍的掃描方法是在二維平面內(nèi)，以一定的時(shí)間間隔依 次地從上順序地按水平方向的直線（掃描線）掃描，然后取出濃淡值的線掃描。運(yùn)動(dòng)圖像在進(jìn)行行掃描時(shí)，除開垂直和水平兩個(gè)方向，還可以在時(shí)間軸上進(jìn)行掃描。 （ 2） 量化 采樣后，雖然圖像分解成在空間上和時(shí)間上離散分布的像素，但湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 是像素的值（灰度值）任然是連續(xù)的。量化就 是把這些連續(xù)的濃淡值變成離散的整數(shù)值的過程。當(dāng) 0255 的值對(duì)應(yīng)白 黑的時(shí)，可以以 0 為白， 255 為黑；亦可以以 0 為黑， 255 為白。但在只有黑白二值的二值圖像的情形，一般設(shè) 0為白， 1為黑。 （ 3） 采樣、量化和圖像細(xì)節(jié)的關(guān)系 上述的量化過程，要先確定灰度級(jí)的級(jí)數(shù) K和數(shù)值 N。伴隨 N 和 m 的增加，計(jì)算機(jī)需要的存儲(chǔ)量也相應(yīng)增加。這種近似的程度主要取決于采樣樣本的大小和數(shù)量 (N 值 )以及量化的級(jí)數(shù) K(或 m 值 )。 數(shù)字圖像處理基本內(nèi)容 (1)圖像輸入 圖像處理首先是獲取處理對(duì)象 的可見模擬圖像，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能接受的數(shù)字圖像，再送回到計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。 (2)圖像存儲(chǔ)與檢索 原始圖像或處理后的圖像信息 基于 處理，傳輸，或保存圖像信息 的需要 ， 常常要按 一定的規(guī)則存儲(chǔ)在電腦中， 以便在需要時(shí) 可以很容易地找到它們， 也就是所謂的 圖像檢索 [8]。 (3)圖像增強(qiáng) 圖像增強(qiáng)是各種處理過程的總稱，根據(jù)所需要信息的不同，它將待處理 圖像湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 交換成不同的狀態(tài)以便自身進(jìn)行獲取，簡(jiǎn)而言之就是 用 來(lái) 改善圖像質(zhì)量的處理 手段 ?；诟鞣N原因，很難獲得理想的圖像品質(zhì)，從而使得在圖像預(yù)處理階段圖像增強(qiáng)尤為重要。利用圖像編碼，可以有效提高圖像信息的傳輸效率，圖像信息的存儲(chǔ)容量也得到節(jié)省，但同時(shí)，壓縮圖像數(shù)據(jù)是保密的。通過不同的處理方法，將包含圖像信息的必要特點(diǎn)顯現(xiàn)出來(lái)，再進(jìn)行量化處理的過程稱為圖像特征提取。 圖像理解是實(shí)現(xiàn)人類認(rèn)識(shí)客觀事物的圖像信息的可視化仿真系統(tǒng)。 圖像識(shí)別僅僅涉及圖像理解的分類 ，只停留在 一種 簡(jiǎn)單 的層面上；而 圖像理解， 達(dá)到一定程度的智能化，屬于更高層次 。 (7)圖像重建 圖像重建依賴于 CT 技術(shù)的發(fā)展，主要是根據(jù)采集得到的數(shù)據(jù)來(lái)重建圖像，是一種新型的數(shù)字圖像處理技術(shù)。 (8)圖像輸出 圖像輸出是指利用計(jì)算機(jī)將輸入的圖像、輸出的圖像以及中間處理結(jié)果的圖像內(nèi)容再現(xiàn)，是獲取處理結(jié)果、觀察處理結(jié)果所必要的。人們視覺處理的隨意性問題也不存在，也不會(huì)像模擬圖像處理那樣出現(xiàn)與圖像質(zhì)量的不一致的情況。 (3)適應(yīng)性 數(shù)字圖像處理適用于可見光的圖像處理，同樣也適用于其他波段頻譜圖像的處理；可以處理動(dòng)態(tài)圖像也可處理靜態(tài)圖像；處理對(duì)象能 像顯微圖像那么小，也可像航空乃至衛(wèi)星照片那么大，能涉及到各個(gè)領(lǐng)域。數(shù)字圖像處理涉及到非線形運(yùn)算、線性運(yùn)算以及一切用邏輯表達(dá)或數(shù)學(xué)公式的運(yùn)算等。但就目前的發(fā)展，圖像數(shù)字化的精度已經(jīng)達(dá)到很高的程度。伴隨著不斷提高的處理精度，數(shù)字圖像處理需要更長(zhǎng)的時(shí)間 。慶幸的是，圖像專用硬件和計(jì)算機(jī)硬件以及圖像處理軟件技術(shù)的發(fā)展，令處理速度得到不斷的提高。這一點(diǎn)是圖像處理過程中不可忽視的問題，隨著不斷推出的新型存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)容量有望得到迅速的提高，處理精度以期有進(jìn)一步的提高。 (1)灰度直方圖 數(shù)字圖像處理中，灰度直方圖不失為一種簡(jiǎn)單又有用的工具。灰度直方圖描述的是圖像中具有該灰度級(jí)的像素個(gè)數(shù)，是關(guān)于灰度級(jí)的函數(shù)，其函數(shù)的橫坐標(biāo)表示灰度級(jí)，縱坐標(biāo)表示該灰度值出現(xiàn)的像素個(gè)數(shù)。這一點(diǎn)在很大程度上方便了圖像的統(tǒng)計(jì)處理。 (2)點(diǎn)運(yùn)算 點(diǎn)運(yùn)算（ Point Operation）是一種既簡(jiǎn)單又重要的技術(shù)，它允許用戶改變圖像數(shù)據(jù)占據(jù)的灰色地帶，一個(gè)圖像的點(diǎn)運(yùn)算的直方圖可以根據(jù)預(yù)定模式改變。像素之間不發(fā)生關(guān)系，各個(gè)像素進(jìn)行獨(dú)立的處理 [9]。利 用點(diǎn)運(yùn)算調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度，進(jìn)而將用戶感興趣的特征突出以方便觀察。上述的 4種代數(shù)運(yùn)算的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下： ? ? ? ? ? ?yxByxAyxC , ?? (22) ? ? ? ? ? ?yxByxAyxC , ?? (23) ? ? ? ? ? ?yxByxAyxC , ?? (24) ? ? ? ? ? ?yxByxAyxC , ?? (25) 其中輸入圖像為 A(x， y)和 B(x， y)，而輸出圖像為 C(x， y)。圖像 相 加 運(yùn)算 不僅 能夠 有效地抑制隨機(jī)噪聲，而且能增強(qiáng)效 果 。 (4)幾何運(yùn)算 圖像的幾何變換是指隨著生產(chǎn)規(guī)模的需要，原始圖像進(jìn)行形狀和位置的變化。 a)位置變換（鏡像、旋轉(zhuǎn)） 圖像鏡像變換對(duì)圖像的形狀沒有改變。圖像的水平鏡像操作是以圖像垂直中軸線為中心鏡像，將圖像左右半部分進(jìn)行對(duì)換；圖像的垂直鏡像操作是以圖像水平中軸線為中心鏡像，將圖像上下半部分進(jìn)行對(duì)換。放大圖像時(shí)，產(chǎn)生了新的像素，可通過插值算法來(lái)近似處理。在原始的圖像基礎(chǔ)上，每行像素隔一個(gè)取一點(diǎn)，此取點(diǎn)操作每隔一行進(jìn)行。 圖像像素間關(guān)系 一幅數(shù)字圖像由有限個(gè)像素組成，每個(gè)像素都有兩個(gè)屬性 :顏色屬性和空間屬性。像素所在的位置用矩陣中的行列表示，像素顏色則用整數(shù)或整數(shù)向量表示 [10]。 （ 1） 距離 根據(jù)不同定義，像素 Q(x, y)和 P(i, j)兩者的距離，可分為棋盤距離、城區(qū)距離、歐氏距離及顏色距離。 城區(qū)距離 4D ，只有垂直和水平方向移動(dòng)被允許，定義如下： ? ? ? ?? ? jyixjiyxD ????,4 (29) 湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 棋盤距離 8D 沿對(duì)角線移動(dòng)，定義為： ? ? ? ?? ? ? ?jyixjiyxD ???? m a x,8 (210) 顏色距離 cD ，定義如下 : ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ??? ?? 3 1 2, l lllc jifyxfwjiyxD (211) 其中， l =l， 2， 3， lw 為修正系數(shù)， ? ?jifl , 和 ? ?yxfl , 對(duì)應(yīng)像素 Q和 P的顏色向量分量。 （ 2） 鄰接性 鄰接性是圖像處理中的關(guān)鍵概念。像素 p的坐標(biāo) (x, y)，那么 (x+1， y)、 (x1，y)、 (x， y+1)、 (x， yl)這四個(gè)坐標(biāo)就是 p 垂直和水平的鄰近像素，記作 ? ?pN4 ，即 p 的 4鄰域。在這個(gè)集合中，任意兩個(gè)像素間都存在著完全屬于該集合的路徑。 數(shù)字圖像處理方法 數(shù)字圖像處理方法包括兩大類：變換域處理法又稱頻域法和空間域處理法又稱空域法。 (2)空域法 空域法只需將圖像看作是平面中各個(gè)像素組成的集合，不需做任何變換直接對(duì)其進(jìn)行相觀的處理操作即可。最關(guān)鍵的是 圖像技術(shù)已從實(shí)驗(yàn)室滲透到工業(yè)領(lǐng)域，商業(yè)和辦公，甚至到了人們的日常生活。 湖北理工學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 第三章運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的現(xiàn)狀與發(fā)展 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)分支，在理論和實(shí)踐上都有重大意義，長(zhǎng)久以來(lái)一直被國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注。它可以減輕人的負(fù)擔(dān)，并且提高了可靠性。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是整個(gè)監(jiān)測(cè)過程的基礎(chǔ)，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取準(zhǔn)確與否，直接關(guān)系到后續(xù)高級(jí)過程的完成質(zhì)量。過去的視頻目標(biāo)提取可分為以下兩種情況 ,一種按空間同性的準(zhǔn)則 ,用濾波器譬如形態(tài)學(xué)濾波 器對(duì)圖像作預(yù)處理操作；之后為實(shí)現(xiàn)區(qū)域的邊緣檢測(cè)，對(duì)該圖像的信息如色度、亮度等作空間上的分割；最后作運(yùn)動(dòng)估計(jì) ,并將相似的運(yùn)動(dòng)區(qū)域合并，得到最終的視頻目標(biāo)提取結(jié)果。另一種算法則按時(shí)間變化檢 ,通過圖像上的變化區(qū)域和不變區(qū)域的幀差檢測(cè) ,實(shí)現(xiàn)靜止背景和運(yùn)動(dòng)物體的分割。本文將圍繞以幀差檢測(cè)為基礎(chǔ)的方法展開分析和討論。此刻，圖像中背景區(qū)域也是固定不變的。當(dāng)背景發(fā)生變化，比如背景中運(yùn)動(dòng)物體頻繁出現(xiàn)，或者樹枝等小物體的晃動(dòng)、光照強(qiáng)度發(fā)生改變等，使提取背