基于均值漂移聚类的运动目标检测
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。
https://www.wendangku.net/doc/863674017.html,/products_20_26.html?bdclkid=BztEJhpzcR34JE_Ft948PGoNuxuK0gsc zre7HPa3EhvUMBqk3J
opencv实现分水岭,金字塔,均值漂移算法进行分割
using System; using System.Collections.Generic; using https://www.wendangku.net/doc/863674017.html,ponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Diagnostics; using System.Runtime.InteropServices; using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using Emgu.CV.UI; namespace ImageProcessLearn { public partial class FormImageSegment : Form { //成员变量 private string sourceImageFileName = "wky_tms_2272x1704.jpg";//源图像文件名 private Image
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
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，
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。
均值漂移跟踪算法
在无人驾驶车辆测试平台上利用均值漂移跟踪算法实现移 动图像的实时跟踪 Benjamin Gorry, Zezhi Chen, Kevin Hammond, Andy Wallace, and Greg Michaelson 摘要：本文描述了一种用来跟踪移动目标的新型计算机视觉算法，该算法是作为 无人驾驶车辆长期研究的一部分而被发展的。我们将介绍在视频序列中利用变量核 进行跟踪的研究结果。其中，均值漂移目标跟踪算法是我们工作的基础；对于一个 移动目标，该算法通常用来在初始帧中确定一个矩形目标窗口，然后利用均值漂移 分离算法处理该窗口中的数据，将跟踪目标从背景环境中分离出来。我们并没有使 用标准的Epanechnikov内核，而是利用一个倒角距离变换加权内核来提升目标表 示和定位的精度，利用Bhattacharyya系数使RGB色彩空间中两个分布之间的距离 最小化。实验结果表明，相对于标准算法，本算法在跟踪能力和通用性上有一定的 提升。这些算法已经运用在机器人试验平台的组成部分中，并证明了这些算法的有 效性。 关键词：Hume，函数程序设计，无人驾驶车辆，先驱者机器人，视觉 I.引言 本文比较和对比了在视觉序列中跟踪移动目标的三种计算机视觉算法。对于很多无人驾驶车辆（A V）来说，在复杂背景中检测和跟随移动目标的应用是至关重要的。例如，这可以让一个全尺寸无人驾驶车辆跟踪行人或者移动车辆并避免与之相撞。同时对于机器人而言，这项技术也可以提升导航性能和增强安全性。对单个移动目标的良好隔离，将便于我们针对感兴趣的目标进行应用开发。而所有的这些应用都要求我们能够实时的处理全彩色的视频序列。 我们的工作是在基于先驱者P3-AT全地形机器人的无人驾驶车辆测试平台上进行的，它是一个英国项目的一部分。这个庞大的项目是由国防科学技术中心（DTC）下辖的无人系统工程（SEAS）为了开发新型无人驾驶车辆传感器技术而建立的。国防科学技术中心的无人系统工程是由英国工业联盟操作管理，旨在通过采取系统工程的方法在整个系统和子系统
视频图像中运动目标检测
视频图像中运动目标检测
毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究 专业电气工程及其自动化 班级电气1003 学生曹文 学号20113024543 指导教师赵哥君 二〇一二年六月八日
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
基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述
基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述 齐 飞，罗予频，胡东成 (清华大学自动化系，北京 100084) 摘 要：基于均值漂移的视觉目标跟踪方法具有模型简洁实用、能够处理目标形变及部分遮挡等复杂情形的优点，算法高效且易于模块化实现。各种改进的模型及方法针对目标的尺度变化、特征分布等核心问题进行了系统研究，跟踪性能得到了进一步提高。该文从基本的均值漂移跟踪方法出发，系统介绍了此类方法的发展过程与最新成果。 关键词：均值漂移；视觉目标跟踪；核函数；相似性度量 Overview on Visual Target Tracking Based on Mean Shift QI Fei, LUO Yu-pin, HU Dong-cheng (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084) 【Abstract 】Mean-shift-based visual target tracking is one of the hotspots in the field of computer vision. The model of the algorithm is simple,efficient and easy-to-implement, and it can handle the complex cases such as deformations and partial occlusions. Recent researches on scale adaptation of the tracking window and distributions of features improve the performance of such trackers. This paper introduces the development and the state of such kind of the algorithms. 【Key words 】mean shift; visual target tracking; kernel functions; similarity measurement 计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第21期 Vol.33 No.21 2007年11月 November 2007 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2007)21—0024—04 文献标识码：A 中图分类号：TP311 视觉目标跟踪在安全监控、汽车辅助驾驶、人体运动分析以及视频压缩等领域有着广泛应用。由于视觉目标本身及周边环境复杂多变，因此获得鲁棒而高效的跟踪算法目前仍旧是计算机视觉中一个极具挑战性的研究课题。 典型的视觉跟踪算法通常包括2个核心模块：数据关联和目标定位。前者根据先验知识如目标的动力学特征，将检测结果与目标状态关联起来，并对跟踪轨迹进行滤波。这方面的研究已经比较成熟，常用方法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器及概率数据关联。后者是对被跟踪目标建模并据此在图像序列各帧中定位目标。在视觉目标跟踪中，目标建模及定位更为重要，常用的方法有色块模型和活动轮廓模型。均值漂移方法[1~2]提供了一种新的目标描述与定位的框架，将目标特征与空间信息有效地结合起来，避免了使用复杂模型描述目标的形状、外观及其运动。 1 均值漂移方法介绍 均值漂移(mean shift)是Fukunaga 等人提出的一种非参 数概率密度梯度估计算法[1]，在统计相似性计算与连续优化方法之间建立了一座桥梁。该方法直到Cheng 的研究成果[2]发表之后，才受到较多的关注。此后均值漂移被广泛应用到诸多相关领域，如模式分类、图像分割以及目标跟踪等方面。 核函数在均值漂移方法中起了非常重要的作用，核函数的概念、构造方法及常用形态如下文所述。 1.1 核函数 考虑d 维实欧氏空间d R ，向量,d R ∈x y 的内积定义为 T ,=i i i x y ??=∑x y x y ，向量的模可由内积导出1/2=,??x x x 。 对给定的函数:d K R R →，若存在一元函数:[0,)k R ∞→使得 2 ()=()K k x x 成立，其中，()k r 在区间[0,)∞上非负、有界、 单调减、分段连续并且积分0 ()d k r r ∞ ∫有界，则称函数() K x 为核函数，)(r k 为相应的剖面函数。因为函数)(r k 分段连续，不可导点集的Lebesgue 测度为0，所以在不可导点集上补充定义后，函数)(r k 在其定义域内处处可导，即)(r k ′存在。常见的剖面函数见表1。 表1 常见的剖面函数 给定核函数()K ?和()H ?，对应的剖面函数为)(r k 和 ()h r ，若存在常数c ，使得()=()k r ch r ′?，则称()H ?为()K ?的 影子核。 给定核函数()K x 和()K x 及正实数σ，由下列各式定义的函数也是核函数： 1()(/)()()()()() ()()()K K P K K K K S K K σσ?====+?x x x x x x ?x x x x 其中，矩阵?是d d ×维实正定对称矩阵。若记单位矩阵为 I ，当取=σ?I 时，()=()K K σ?x x 。通常称σ为核函数 ()K σx 的窗宽，称?为核函数()K ?x 的窗宽矩阵。 作者简介：齐 飞(1977－)，男，博士研究生，主研方向：模式识别，计算机视觉；罗予频、胡东成，教授、博士生导师 收稿日期：2006-11-20 E-mail ：qfei00@https://www.wendangku.net/doc/863674017.html,
(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。
基于帧间差分法的目标运动检测算法开题报告
本科毕业设计(论文)开题报告 题目：基于帧间差分法的目标运动检测算法 Frame difference method based on target motion detection algorithm 课题类型：设计□实验研究□论文□ 学生姓名：郭凯 学号： 3100701135 专业班级：计算机101 学院：计算机科学与技术 指导教师：卢桂馥 开题时间： 201年月日
开题报告内容与要求 一、本课题的研究意义、研究现状和发展趋势（文 献综述） 1.1研究意义 在人们感知到的环境信息中，视觉信息占了很大的比重，其中动态视觉信息更是其主要组成部分。感知环境中的这些动态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向。在现实生活中，大量有意义的视觉信息都包含于运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如航空和军用飞机的制导、交通流量的监测、重要场所的保安以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等，人们往往对运动的物体更感兴趣。 运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉领域的一个非常活跃的分支，是动态图像分析的基础。目标的运动图像序列提供了比目标静止时更多的有用信息，使得我们可以利用运动目标检测与跟踪技术获得比静止图像更有实用价值的信息。 运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关系。做为运动目标跟踪的基础，运动目标检测是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。而运动目标跟踪是做为衔接运动目标检测和上层的目标行为分析和理解的一个重要环节。所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置，简单的说就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助。 综上，对运动目标检测与跟踪有关算法的研究具有重大的理论价值和现实意义。 1.2研究现状和发展趋势 1.2.1研究现状 近些年来，世界各地的学者们针对视频图像中的运动目标检测 与跟踪问题做了大量而深入的研究，提出了许多行之有效的方法，也取得了一定的进展，但到目前为止，还没有出现能够适用于各 种场合、各种情况的通用算法。现今的各种算法在稳健性、准确性、可靠性等方面还有着这样、那样的不足。困难主要在于视频 中存在着各种干扰因素，这些因素包括：运动目标的位移或者自 身的形变、成像传感器本身的固有噪声、照明情况的变化、背景 中的杂波、运动目标的自遮挡或者互遮挡等。这些问题有待我们 进一步研究。
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。
均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法
均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算 法 曹帆之,朱述龙，朱宝山，李润生，孟伟灿 【摘 要】基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法，但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度，对车辆、树荫等遮挡敏感，不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题，本文采用一种稳健的相似性测度，设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法 ，克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点；然后运用卡尔曼滤波，实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明，该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线，对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。 【期刊名称】测绘学报 【年(卷),期】2016(045)002 【总页数】9 【关键词】高分辨率遥感影像；道路提取；道路中心线追踪；模板匹配；均值漂移；卡尔曼滤波Foundation support： The National Natural Science Foundation of China (No. 41401462)从遥感影像上自动提取道路是地理信息系统(GIS)快速获取和更新道路数据的一种有效途径。随着高分辨率遥感技术的快速发展，在高分辨率遥感影像上提取道路成为近年的研究热点[1-6]。在高分辨遥感影像上，道路两侧的树木阴影、路面上行驶的汽车等都会对道路提取产生不利影响，如何滤除这些不利影响是高分辨率影像道路提取的关键。 目前遥感影像道路提取方法按自动化程度可分为全自动提取和半自动提取[7]。全自动提取虽然经过多年的研究，但仍未取得突破性的进展[8]。现有的全自动算法稳健性差，提取结果需要大量人工后处理，效果不理想，因此采用人机交互方式的半自动提取是当前更好的选择[9]。在各种半自动提取方法中，基于模板匹配的方法被认为是更实用的一类方法[10]。但传统的模板匹配方法主要采用相关系数作为相似性测度[11]，因此对遮挡敏感，稳健性差，当路面上出现树荫、车辆时会产生较大的匹配误差，不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题，国内外的学者提出了各种方法。这些方法主要通过引入几何约束条件[12]、运用贝叶斯滤波[13-14]或神经网络[15]等方式来优化匹配结果，提高道路追踪的稳健性，取得了一定的效果，但这些方法并没有从本质上解决模板匹配对遮挡敏感的问题。 通过分析传统模板匹配对遮挡敏感的原因，本文设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法。 1 基于均值漂移的道路中心点匹配