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
文章编号21005-5 30(Z 005 04-0083-04 红外图像中弱小目标检测算法概述 卓宁1 孙华燕1 张海江Z (1.装备指挥技术学院 北京10141 ; Z. Z 41部队 8分队 辽宁葫芦岛1Z 5001 摘要2在现代战争中 复杂背景下的红外弱目标检测技术是红外制导系统中一个亟待 解决的问题 也是提高武器系统性能的关键O 现基于小目标检测的现状和最新进展 从空间 滤波和时间滤波的角度对现有的小目标检测技术进行了简单的概述 并分析了今后的研究 方向O 关键词2复杂背景;小目标;空间滤波;时间滤波 中图分类号2TP 3 1.4文献标识码2A Algorithm surveys on small target detection in inf rared image ZHUO Nzng 1 SUN Hua -yan 1 ZH NG Haz -jzang Z (1.Institute of eguipment Command and Technology Beijing 10141 China ; Z.PLA Z 41Command and 8Unit ~uludao 1Z 5001 China Abstract 2In the modern War detection of the small target in the condition of complicated background is an urgent problem for infrared control and guide it is also the key of improving Weapon system capability .Part algorithms of infrared small target detection in the Way of spatial filter and time filter are introduced in this paper based on present and recent technology .Finally the direction of the study are analyzed . Key words 2complicated background ;small target ;spatial filter ;time filter 1引言 现代战争中 要求更早地~在更远的距离上发现和捕获敌方的来袭导弹~飞机等目标 以使防御武器有足够的反应时间O 这时目标的图像很小 只有一个或几个像素 缺乏结构信息 此外视场中可能还有云~地物等各种复杂的背景杂波 目标点极易被噪声所淹没O 因此 复杂背景下低信噪比红外弱小目标检测是武器系统中的关键技术之一 是运动目标探测中一个亟待研究与解决的课题O 为了从二维序列图像中检测到低信噪比红外弱小目标 自70年代以来 国内外学者和专家进行了广 泛而深入的研究 提出了许多有实际意义的检测算法O Bauch [1]等人提出 通过采用一组时间上的高阶差分 来抑制背景干扰 并得到目标运动轨迹O 并用动态规则和状态估计技术来增加目标的可检测性O 然而 这种方法在低信噪比的情况下可能呈现较差的性能O 此后 又有人提出了频域中的三维时空匹配滤波技术 并且把其简化为只在空域中进行的二维匹配滤波 其结果在时间序列中进行递推求和O Irani M [Z ]等人用 计算小邻域上灰度的加权平均再用梯度进行归一化 以此作为运动的度量O 还有由Liou S P 和J ian R C 提出的运动目标检测方法是基于时空空间中运动轨迹任一点上切线和法线的正交性 但是为了得到图像 第Z 7卷第4期 Z 005年8月光学仪器O PTICAL I N S T R U M e N T S V ol.Z 7 N o.4 August Z 005 收稿日期2Z 004-11-1 作者简介2卓宁(1 7 - 女 安徽蚌埠人 工程师 硕士生 主要从事图像信号处理方面的研究O
2014，50（12）Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用1引言红外目标跟踪技术融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机等许多领域中的先进技术，在军事视觉制导、机器人视觉导航、安全监测、交通管制、医疗诊断以及气象分析等许多方面都有广泛的应用。但是由于红外成像是低对比度、低信噪比且边缘比较模糊图像[1]，同时红外目标成像的背景具有非平稳性、相关性、复杂性的特点，使得对红外图像的跟踪难度增加。近年来，研究者们针对红外图像自身成像特点并结合现有比较成熟的跟踪技术对红外目标跟踪进行了深 入研究。Yuhui Liu [2]等人结合模板匹配法和卡尔曼滤波[2-3]原理，使用了一种新的相似性度量方法对红外目标进行了有效跟踪；Shupeng Wang [4]针对红外图像颜色特征的单一性特点，提出了一种自适应灰度特征更新策略，使用MeanShift 算法[3]对目标进行较准确跟踪；还有部分研究者使用粒子滤波[5-8]原理对红外目标进行准确跟踪，但该方法有较高算法复杂度，所以很难应用到实 时系统中。 一种基于运动估计的红外目标跟踪方法 修彬1，2，李成龙2，汤进1，2，罗斌1，2 XIU Bin 1，2,LI Chenglong 2,TANG Jin 1，2,LUO Bin 1，2 1.安徽省工业图像处理与分析重点实验室，合肥230039 2.安徽大学计算机科学与技术学院，合肥230601 1.Key Lab of Industrial Image Processing &Analysis of Anhui Province,Hefei 230039,China 2.School of Computer Science and Technology,Anhui University,Hefei 230601,China XIU Bin,LI Chenglong,TANG Jin,et al.Infrared target tracking algorithm based on motion https://www.doczj.com/doc/b11964136.html,puter Engineering and Applications,2014,50（12）：125-128. Abstract ：A novel object tracking method based on motion estimation is proposed in this paper to solve stagger and occlu-sion problems in infrared object tracking.The gradient direction-joint gray histogram model of an object is established,which can depict characteristics of the object accurately.Then maximum posterior probability is used to match the objects in the search area,which is efficient to enhance the target,inhibit the background and easy to find the global optimal solution.A novel method based on motion estimation,trajectory prediction,is proposed to evaluate motion trajectory of object accurately.Experimental results illustrate that the proposed method not only can solve the stagger and occlusion prob-lems better,but also has lower computation complexity. Key words ：infrared object tracking;Histogram of Oriented Gradient and Illumination （HOGI ）feature;maximum posterior probability;motion estimation 摘要：为解决红外目标跟踪中目标的交错、遮挡等问题，提出了一种新的基于运动估计的目标跟踪方法。建立目标的方向梯度-灰度直方图特征模型，该模型能较准确地刻画目标特征。使用最大后验概率指标在搜索区域进行目标匹配，该指标能很好地突出目标、抑制背景，并容易得到全局最优解。提出一种新的运动估计方法，即轨迹预测算法，对目标的运动进行较准确的估计。实验结果证明，该方法不仅计算复杂度低，而且能够较好地解决目标交错、遮挡等问题。 关键词：红外目标跟踪；方向梯度-灰度直方图特征；最大后验概率；运动估计 文献标志码：A 中图分类号：TP391.4doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0347 基金项目：国家自然科学基金（No.61073116，No.61003038）；安徽省教育厅自然科学重点基金（No.KJ2010A006）。 作者简介：修彬（1986—），男，硕士，研究领域为数字图像处理；李成龙，男，硕士；汤进，男，副教授；罗斌，男，教授。 E-mail ：xbleozero@https://www.doczj.com/doc/b11964136.html, 收稿日期：2012-06-21修回日期：2012-08-10文章编号：1002-8331（2014）12-0125-04 CNKI 网络优先出版：2012-09-25,https://www.doczj.com/doc/b11964136.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20120925.1000.015.html 125
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
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
本科毕业设计论文 题 目 红外弱小目标检测方法研究 _______________________________________ 专业名称 学生姓名 指导教师 毕业时间 2014年6月
毕业 任务书 一、题目 红外弱小目标检测算法研究 二、指导思想和目的要求 本题目来源于科研，主要研究红外弱小目标的特点，常用的检测算法，进而实现红外弱小目标的检测。希望通过该毕业设计，学生能达到： 1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力； 2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。 三、主要技术指标 1．掌握红外弱小目标的特点； 2．研究常用的红外弱小目标检测算法； 3．实现红外弱小目标的检测。 四、进度和要求 第01周----第02周： 参考翻译英文文献； 第03周----第04周： 学习红外图像及其弱小目标的特点； 第05周----第08周： 研究红外弱小目标的检测算法； 第09周----第14周： 编写红外弱小目标的检测程序； 第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。 五、主要参考书及参考资料 1. 武斌. 红外弱小目标检测技术研究. 西安电子科技大学博士学位论文. 2. 史凌峰. 红外弱小目标检测方法研究. 西安电子科技大学硕士学位论文. 3. 杨丽萍. 空中红外弱小目标检测方法研究. 西北工业大学硕士学位论文. 4. 吴巍. 图像中目标特征的检测与识别. 华中科技大学博士论文。 5. 郑成勇. 小波分析在红外目标检测中的应用. 华中科技大学硕士论文。 6. 蔡智富. 基于自适应背景估计的复杂红外背景抑制技术. 哈尔滨程大学硕士论文。 学生 指导教师 系主任 设计 论文
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，
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
远红外小目标的检测与跟踪 摘要：验证了一种基于红外小目标视频图像序列的跟踪算法，主要研究了基于形心计算的跟踪方法和基于最小绝对差准则的匹配跟踪方法。分别仿真验证，并从实现结果出发得出了两种算法的适用围和各自存在的不足。 关键字：远红外小目标检测与跟踪 0 引言 随着近十几年信息技术的飞速发展，计算机硬件的处理能力不断提高，存储成本大幅下跌，一些研究人员开始重点研究计算机视觉中有关运动的问题。与处理单幅图像相比，图像序列引入了新的时间维以及时间相关性约束，这一额外的约束激发了人们对视频理解的研究.视频序列目标跟踪是指对传感器摄取到的图像序列进行处理与分析，一旦目标被确定，就可获得目标的特征参数。 由于视频跟踪具有广泛的应用围，因而引起了世界围广大研究者的兴趣。 在1996年至1999年间，美国国防高级研究项目署（DARPA）资助卡基梅隆大学、戴维SARNOFF研究中心等著名大学和公司合作，联合研制视频监视与监控系统VSAM，主要研究目的是开发用于战场及普通民用场景的自动视频理解技术。DARPA在2000年又资助了重大项目HID计划，其任务是开发多模式的监控技术以实现远距离情况下人的检测、分类和识别，以增强国防、民用等场合免受恐怖袭击的保护能力。在2008年，DARPA资助了一项研究实时流视频监视的技术。 国许多研究所和大学也投入了大量的精力致力于图像跟踪的研究。如清华大
学人机交互与媒体集成研究所在人脸跟踪、视觉监控、等方面取得了许多科研成果；自动化研究所模式识别国家重点实验室在交通场景监控、人体跟踪、智能轮椅手势导航等领域进行了深入研究。 1 设计背景 视频序列目标跟踪是指对传感器摄取到的图像序列进行处理与分析，充分利用传感器采集得到信息来对目标进行稳定跟踪的过程。一旦目标被确定，就可获得目标的位置、速度、加速度等运动参数，进而获得目标的特征参数。 运动分析的目的是根据运动线索揭示关于环境有价值的信息，这些信息可以用来执行更高级的视觉任务，如活动识别、视觉检索等。由于采集到的图像序列通常是二维图像，许多研究者开始使用简单的二维表示处理运动分析问题，避免了恢复三维世界的结构、属性等信息。 通过视频目标跟踪系统通过对图像的去噪、对图像进行灰度变换、图像融合、图像增强等处理，可以快速的筛选并提取有用的信息。 在军事上，视频序列目标跟踪技术广泛应用于精确制导、战场机器人自主导航、无人机助降，靶场光电跟踪等领域。在民用上，该技术主要应用在智能视频监控、智能交通管制、医疗影像诊断等方面。
复杂背景下红外弱小目标检测的算法研究综述 汪国有，陈振学，李乔亮 （华中科技大学，图像识别与人工智能研究所，图像信息处理与智能控制教育部重点实验室，湖北武汉 430074） 摘要：复杂背景下低信噪比弱小目标的自动检测是当今目标自动探测研究尚未解决的一个难题。目前，国内外许多学者已经作过大量的检测算法研究，但还没有建立成熟的理论体系和切实可行的实用算法，尤其是在复杂背景干扰的抑制方面，大部分研究工作所处理的还不是真正的复杂背景。本文在分析和总结国内外现有算法研究的基础上，指出了复杂背景下红外弱小目标检测的发展趋势，并提出了检测跟踪的一些有效技术措施。 关键词：复杂背景；弱小目标；信噪比；背景预测 中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2006)05-287-06 A Review of Infrared Weak and Small T argets Detection under Complicated Background WANG Gou-you，CHEN Zhen-xue，LI Qiao-liang (Institute of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, State education Commission Laboratory for Image Processing & Intelligence Control, Huazhong University of Science and Technology, Hubei Wuhan 430074, China) Abstract：It is an unfathomed and difficult problem that weak and small targets are detected in complicated background and low SNR. Scholars at home and abroad offer many detection algorithms, but these algorithms aren’t mature, especially to complicated background, and these algorithms almost deal with uncomplicated background. This paper summarizes existing algorithms of weak targets detection under complicated background, points out weak targets detection development direction and refers to many efficient technique measures. Keywords：complicated background；weak and small targets；SNR；background forecast 引言 在现代化的高技术战争中，武器系统应具备极快的反应速度和良好的隐身性能，远距离的红外目标探测技术能很好地满足这一条件，它能及时地发现、跟踪目标，实现迅速有效的攻击，是机载武器系统发展的一个趋势[1～3]。对于远距离目标，在视场中是以小目标形态出现的，目标与背景的对比度较低，要保证可靠、稳定、准确地检测并跟踪目标是很困难的。因此，远距离时低对比度红外弱小目标的检测技术是武器系统成败的关键，对于提高新一代精导武器的作战 收稿日期：2005-10-18 作者简介：汪国有(1965―)，男，安徽省休宁县人，教授，博导，主要从事图像建模、匹配制导、计算机视 觉以及目标检测等方面的教学和研究工作。在国 内外学术刊物上发表论文80余篇，获国家教委科 技进步一、二等奖多次。距离及反应速度具有十分重要意义。 从概念上讲，复杂背景是针对简单背景而言的。所谓简单背景是指背景图像灰度的空间分布是平稳的，灰度的统计均值和方差具有空移不变性，如海面、天空和沙漠等单一物理成分构成的区域图像；而复杂背景是指背景图像灰度的空间分布是不平稳的，灰度的统计均值和方差不具有空移不变性，如天海交接处、飞机场和港口等多种物理成分构成的复合图像。小目标是指仅含少量像素的目标，其面积较小，不能反映目标的几何轮廓特征，缺乏有效的形状特征，可利用的有效信息一般有目标灰度的平稳性和目标运动轨迹的连续性。与背景类似，弱小目标是相对强小目标而言的，强小目标是指与背景灰度差异显著地高于背景方差的小目标；对应地，弱小目标是指与背景灰度差异不高于背景方差的小目标，因此，复杂背景下弱小目标检测技术研究就是在背景图像灰度是空间非平稳分布的、目标背景灰度差异小于背景方差情况下，研究和开发小目标检测涉及的目标增强变换、 287
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。
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。
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。
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。