运动点目标序列图像检测性能分析_莫凡

图像处理中的运动目标检测算法研究摘要:随着计算机视觉的发展，图像处理在实际应用中扮演着越来越重要的角色。

其中，运动目标检测算法是图像处理领域中一项关键任务。

本文将重点研究图像处理中的运动目标检测算法，并探讨其在实际应用中的挑战和突破。

引言:随着科技的发展，计算机视觉技术在图像处理领域中发挥着重要的作用。

运动目标检测算法是计算机视觉中的一个重要方向，其应用范围广泛，包括智能监控、交通管控、自动驾驶等。

在实际应用中，准确地检测和跟踪运动目标是实现这些应用的关键。

因此，研究和改进运动目标检测算法具有重要意义。

一、背景1.1 运动目标检测的定义与意义运动目标检测是指在图像序列中，识别并定位随着时间变化而产生的目标。

这对于识别并跟踪物体在场景中的变化以及研究目标的动态性质具有重要意义。

1.2 运动目标检测的挑战与问题运动目标检测的过程中面临着多种挑战与问题，包括背景建模、目标跟踪、光照变化、场景复杂性等。

这些因素都会导致运动目标检测算法产生误检或漏检的问题，因此提高运动目标检测算法的准确性和鲁棒性成为一个关键问题。

二、运动目标检测算法的发展2.1 传统的运动目标检测算法传统的运动目标检测算法主要是基于背景建模和像素差异的方法。

这些方法通常包括帧间差分法、基于模型的方法以及基于统计学的方法。

虽然这些算法具备一定的稳定性和实时性，但在复杂场景下的准确性仍然存在一定的问题。

2.2 基于深度学习的运动目标检测算法随着深度学习的发展，基于深度学习的运动目标检测算法逐渐成为主流。

这些算法利用了深度神经网络在目标识别和图像分类方面的优势，在准确性和鲁棒性上有了显著的提升。

例如，基于卷积神经网络的目标检测算法、基于循环神经网络的目标跟踪算法等。

三、运动目标检测算法的应用与展望3.1 应用领域运动目标检测算法在多个领域中得到了广泛的应用。

智能监控系统利用运动目标检测算法实现对可疑人员和行为的识别；交通管控系统利用运动目标检测算法实现车辆流量的统计和交通信号的优化控制；自动驾驶系统利用运动目标检测算法实现对行人和车辆的识别和跟踪等。

序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【摘要】运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究争图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域.研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,井对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)011【总页数】4页(P125-128)【关键词】运动目标;时域差分;背景差分;光流法;卡尔曼滤波;特征光流法【作者】罗志升;王黎;高晓蓉;王泽勇;赵全轲【作者单位】西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031;西南交通大学,理学院,四川,成都,610031【正文语种】中文【中图分类】TN919.80 引言序列图像中运动目标检测与跟踪的主要工作可以分为两方面，即运动目标的检测和运动目标的跟踪，这两方面工作是一个承接的关系，但同时也相互影响。

运动目标检测是序列图像运动目标检测与跟踪的第一部分，它就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。

视频序列中的运动目标跟踪一直是计算机视觉、数字视频与处理和模式识别领域中一个重要的研究课题，运动目标跟踪同样也是衔接运动目标检测和目标行为分析和理解的一个重要环节[1,2]。

1 运动目标检测的基本方法1.1 时域差分法时域差分法主要利用视频序列中连续的两帧或几帧的差异进行目标检测和提取。

对于许多应用来说，检测序列中连续帧之间的差异是非常重要的。

因为场景中任何可观察的运动都会体现在场景序列的变化上，如果能检测这种变化，就可以分析其运动特性。

最基本的时域差分法的基本过程如图1所示。

《复杂背景下运动目标检测和识别关键技术研究》篇一一、引言随着科技的快速发展，图像处理技术日益受到关注。

其中，运动目标检测与识别技术更是众多应用领域的核心技术之一。

特别是在复杂背景下，运动目标的检测与识别成为了图像处理领域的难点与挑战。

本文旨在研究并探讨复杂背景下运动目标检测和识别的关键技术，为相关研究与应用提供参考。

二、复杂背景下的运动目标检测2.1 背景建模在复杂背景下，背景建模是运动目标检测的关键技术之一。

目前常用的背景建模方法包括统计背景模型、学习背景模型等。

统计背景模型通过对像素点的统计信息建立背景模型，能够较好地处理动态背景问题。

而学习背景模型则通过机器学习算法对背景进行学习与更新，能够适应背景的动态变化。

2.2 运动目标检测在完成背景建模后，需要采用合适的方法进行运动目标检测。

常用的方法包括帧间差分法、光流法等。

帧间差分法通过比较相邻帧的差异来检测运动目标，具有实时性好的优点。

而光流法则是通过计算图像序列中像素点的运动场来检测运动目标，具有较高的准确性。

三、运动目标识别3.1 特征提取在运动目标识别中，特征提取是关键步骤。

常用的特征包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。

这些特征可以有效地描述运动目标的外观和形态，为后续的识别提供依据。

3.2 分类与识别提取特征后，需要采用合适的分类器进行运动目标的识别。

常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。

这些分类器可以根据提取的特征对运动目标进行分类与识别，实现目标的准确识别。

四、关键技术研究4.1 深度学习在运动目标检测与识别中的应用近年来，深度学习在运动目标检测与识别中得到了广泛应用。

通过深度神经网络，可以自动提取有效的特征并完成目标的检测与识别。

此外，深度学习还可以处理更复杂的场景和更复杂的动作模式，提高了运动目标检测与识别的准确性和鲁棒性。

4.2 多传感器融合技术多传感器融合技术可以将不同传感器获取的信息进行融合，提高运动目标检测与识别的准确性。

第31卷第6期 红外与激光工程 2002年12月Vol.31No.6 Infrared and Laser Engineering Dec.2002序列图像运动点目标快速检测与跟踪方法3李正周1,董能力1,2,金　钢1,2(1.中国科学院光电技术研究所,四川成都　610209;2.中国空气动力研究与发展中心,四川绵阳　621000) 摘要:为解决低信噪比运动点目标在实时检测中的系统抖动和信噪比低等问题,根据运动点目标的特点,提出了基于数学形态学滤波、目标光强度连续性和假设检验的点目标检测方法。

基于数学形态学的高通滤波器能较强地抑制背景噪声并增强目标;利用光强度时空连续性识别目标;假设检验对解决目标丢失和新目标出现都具有较好的效果。

用TMS320C6201高速信号处理器的处理结果表明:算法对信噪比约为2的点目标检测性能较为满意。

关　键　词: 目标检测;　数学形态学;　假设检验;　点目标中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:100722276(2002)0620473205Method of quickly detecting and tracking dim moving pointtarget in im age sequences3L I Zheng2zhou1,DON G Neng2li1,2,J IN G ang1,2(1.Institute of Optics and Electronics,Chinese Academy of Sciences,Chengdu610209,China;2.China Aerodynamics Research&Development Center,Mianyang621000,China)Abstract:To resolve the problems in real time detection of moving dim small target,such as sys2 tem dithering and low signal noise ratio,a new method based on mathematical morphology filtering,the continuity of target’s intensity and hypothetical test according to the characters of moving dimsmall target is presented.High2pass filter based on mathematical morphology can suppress clutters andemphasize the target2like peaks.The continuity of the target’s photic intensity can be used to identifytarget effectively.Hypothetical test has attractive result to resolve the problems of target missing andnew target occurring.The algorithm has been realized on the TMS320C6201digital signal processor(DSP),and the experiment results show that the method of detecting the moving dim point target isefficasious when S N R is about2.K ey w ords: Target detection;　Mathematical morphology;　Hypothetical test;　Point tar2get 收稿日期:2002202205;　修订日期:2002205210　3基金项目:国家863计划光束控制重点实验室资助项目(8632802、845)作者简介:李正周(19742),男,重庆市垫江县人,博士生,主要从事目标检测、跟踪与DSP应用研究工作。

浙江理工大学科技与艺术学院毕业论文诚信声明我谨在此保证：本人所写的毕业论文，凡引用他人的研究成果均已在参考文献或注释中列出。

论文主体均由本人独立完成，没有抄袭、剽窃他人已经发表或未发表的研究成果行为。

如出现以上违反知识产权的情况，本人愿意承担相应的责任。

声明人（签名）：年月日摘要运动目标检测是计算机视觉研究的主要问题之一，它融合了图像处理、模式识别、自动控制、人工智能以及计算机等许多领域的先进技术，在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断、智能交通等方面都有广泛应用，因此本课题研究具有重要的理论意义和实际价值。

本文在总结和分析现有运动目标检测方法的基础上，设计并实现了一个视频序列采集的动态目标的检测实验，针对视频利用算法进行实时检测，得到较好的实验效果。

在图像采集中，本文采用了自己拍摄的已有A VI视频，对已有的A VI视频进行适当的转换，使其能够适用于MATLAB的读取与转化。

在目标检测过程中，本文还为目标检测提供了简单背景和复杂背景两组A VI视频，针对这两组A VI 视频，利用背景差分法和改进的背景差分法这两种算法，对A VI视频进行检测，一定程度上增强了实验的效果可比性。

实验运行时给出了目标的位置大小等特征量，提高了实验的直观性。

实验表明以上所使用的检测算法满足了实验的要求，达到了预期的效果，本文所使用的检测算法在智能视觉监控、空中预警、工业检测等领域也具有一定的实用价值。

关键词：视频监控、运动目标检测、背景差分法、背景提取、特征匹配AbstractMotion target detection is one of the main issues in computer vision, which combines advanced technologies in image processing, Pattern recognition, automatic control, artificial intelligence, computer and other relative fields. It has broadly applied in military visual missile guidance, video surveillance, medical image analysis, intelligent transportation and other fields, so this project research has important theoretical significance and practical value.Based on the summary and analysis of the current detecting moving objects methods, this paper has designed and implemented an experiment which can detect moving object in image sequence after captured, using the detecting algorithm of real-time for video, which obtain a better experimental result.In the collection of images, the existed A VI video taken by myself has been adopted in this paper and transformed properly. In that way, it can facilitate the reading and transformation of MATLAB. In the process of object detection, this paper also offers simple background and complex background for object detection. In terms of these two A VI videos, detection to the A VI video via utilizing background subtraction and the improved background subtraction, to some extent, can enhance the comparability of the experimental Characteristics including object positions and so on, given by the operation of this experiment have enhanced the intuitiveness of the experiment.The experimental result shows that the detecting algorithm used in this system attain the expectable purpose. The algorithm and methods used in this paper will be valued either in the domain of intelligent video control, air surveillance, and industrial detection and so on.Keywords: intelligent monitoring, moving object detection, background subtraction, background extraction, feature matching目录摘要Abstract第一章绪论 (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.3 论文内容及组织安排 (3)第二章运动目标检测有关的理论基础 (4)2.1 数字图像基本概念 (4)2.2 图像灰度变换 (5)2.3 中值滤波 (6)2.4 边缘检测 (6)2.5 图像配准 (7)2.6 运动目标检测技术 (7)2.6.1帧间差分法 (7)2.6.2背景差分法 (8)2.6.3光流法 (8)2.6.4统计学法 (8)第三章运动目标检测设计分析 (10)3.1 总体设计思路 (10)3.2 背景差分法 (10)3.2.1 总体设计流程图 (10)3.2.2 功能模块的分析 (11)3.3 改进的背景差分法 (12)3.3.1 总体设计流程图 (12)3.3.2 功能模块的分析 (12)第四章运动目标检测实验验证与结果分析 (15)4.1 运动目标检测实验介绍 (15)4.2 简单背景视频 (15)4.2.1 背景差分法实现 (15)4.2.2 改进的背景差分法实现 (17)4.3 复杂背景视频 (18)4.3.1 背景差分法实现 (18)4.3.2 改进的背景差分法实现 (20)4.4 结果分析 (21)第五章总结与展望 (23)5.1 研究总结 (23)5.2 研究展望 (24)参考文献 (25)致谢 (27)附录简单背景视频和复杂背景视频核心程序 (28)1.1 简单背景视频和复杂背景视频核心程序的简单介绍 (28)1.2 简单背景视频的背景差分法核心程序 (28)1.3 复杂背景视频改进的背景差分法核心程序 (30)1.4 总结 (33)浙江理工大学科技与艺术学院本科毕业设计(论文)第一章绪论视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标，并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。

数字图像处理中的运动目标检测技术研究近年来，数字图像处理技术的发展让我们在日常生活中感受到越来越多的便利。

其中，运动目标检测技术是数字图像处理中一个非常重要的分支。

运动目标检测技术在视频监控、机器人导航、智能交通等领域有着广泛的应用。

一、运动目标检测技术的基本概念简单地说，运动目标检测就是通过图像处理技术在一系列连续帧中识别和跟踪由运动引起的目标。

这个过程可以分为两步，第一步是通过背景建模，将前景目标与背景分离，第二步是对目标进行跟踪，生成目标运动轨迹。

二、运动目标检测技术的研究现状运动目标检测技术的研究经历了多个阶段。

最早期，运动目标检测技术主要是基于传统的模板匹配算法，这种方法可以用于检测相对简单的运动物体。

后来，随着数字图像处理技术的不断发展，出现了更加先进的基于背景建模的运动目标检测方法。

这种方法首先对场景中的背景进行建模，然后在下一帧图像中与背景进行差分，得到前景目标，并对其进行跟踪。

除此之外，还有基于运动能量、基于数字滤波、基于神经网络的运动目标检测方法。

三、运动目标检测技术存在的问题虽然目前运动目标检测技术已经取得了很大的进展，但是它还是存在一些问题，比如：1. 背景建模方法存在误差。

背景建模的过程中，如果背景模型存在误差，那么会导致前景目标检测的误差。

2. 光照变化会影响检测结果。

当光照发生变化时，背景建模算法就会出现误差，从而导致前景目标的检测误差。

3. 复杂场景下的运动目标检测困难度加大。

比如，当场景中存在多个运动目标时，容易出现目标遮挡、目标相互干扰的情况。

四、运动目标检测技术的应用前景尽管运动目标检测技术存在着一些问题，但是它的应用前景依然广阔。

在智能交通、视频监控、机器人导航等领域，运动目标检测技术都有着重要的应用。

1. 智能交通。

运动目标检测技术可以用于车辆行驶状态的检测，包括车辆的速度、位置、方向等。

这对于提高交通管理、提高城市交通效率有着重要的意义。

2. 视频监控。

运动目标的图像识别与跟踪研究一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标的图像识别与跟踪已成为当前研究的热点之一。

该技术广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互、机器人导航等多个领域，对于提高系统的智能化水平和自动化程度具有重要意义。

本文旨在深入研究运动目标的图像识别与跟踪技术，分析其基本原理、方法和技术难点，探讨当前的研究现状和发展趋势，以期为实现更精准、高效的运动目标识别与跟踪提供理论支持和实践指导。

本文首先介绍了运动目标图像识别与跟踪的基本概念和研究背景，阐述了其在各个领域的应用价值和现实意义。

接着，对运动目标图像识别与跟踪的基本原理进行了详细阐述，包括图像预处理、特征提取、目标匹配与跟踪等关键步骤，并对各种方法进行了比较和评价。

在此基础上，本文重点分析了当前运动目标图像识别与跟踪技术的研究现状，探讨了各种方法的优缺点和适用范围，指出了存在的问题和挑战。

本文展望了运动目标图像识别与跟踪技术的发展趋势，探讨了未来可能的研究方向和应用前景。

通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的运动目标图像识别与跟踪技术概览，为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。

本文也希望能够促进运动目标图像识别与跟踪技术的进一步发展和应用，推动计算机视觉领域的技术创新和产业发展。

二、运动目标图像识别运动目标图像识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它涉及到从连续的图像序列中准确、快速地检测和识别出动态变化的目标。

在运动目标图像识别中，我们主要面临两大挑战：一是如何在复杂的背景中有效地提取出运动目标，二是如何准确地描述和识别这些运动目标。

运动目标的提取是运动目标图像识别的关键步骤。

这通常通过背景建模和运动检测来实现。

背景建模是指通过建立背景模型来区分背景和前景（即运动目标）。

一种常见的背景建模方法是使用高斯混合模型（GMM），它可以自适应地学习和更新背景模型。

运动检测则是指通过比较当前帧与背景模型的差异来检测出运动目标。

复杂背景下运动点目标的检测算法
复杂背景下运动点目标的检测算法
在复杂背景红外序列图像中,运动点目标的检测一直是研究的重点和难点.介绍了一种新的复杂背景下运动点目标的检测算法.首先
根据点目标、背景干扰和噪声在红外图像中的差异,运用窗口大小不同的.均值滤波器进行背景抑制以提高图像的信噪比,然后用一种门
限法得到新的分割序列图像,最后采用改进后的隔帧差分光流场算法可有效地检测出点目标.仿真实验表明该算法优于传统光流场算法,
能够检测帧间位移小于一个像元的运动目标,具有较好的检测性能,
且实时性强.
李承芳,史丽娜,LICheng-fang,SHILi-na(武汉大学,物理科学与技术学院,武汉,430072)
孙哓玮,SUNXiao-wei(中国科学院,上海微系统与信息技术研究所,上海,200050)。

序列图像中运动点目标轨迹检测算法研究张　兵,卢焕章(国防科技大学电子科学与工程学院ATR 实验室,湖南长沙410073) 摘　要:　序列图像中弱运动点目标的实时检测算法,是精确制导系统中的关键算法之一.本文在对现有检测算法分析的基础上,详细阐述和研究了利用LS 线性预测器的点2轨迹预测与匹配的目标轨迹检测算法,并通过仿真实验进行验证,最后指出此算法较以前的算法可更有效的从图像序列中检测出弱运动点目标的轨迹.关键词:　点目标;最小二乘线性预测器;轨迹检测中图分类号:　T N91117 文献标识码:　A 文章编号:　037222112(2004)0921524203The Detection Algorithm for Moving Point Target Trajectory in Image Sequence sZH ANG Bing ,LU Huan 2zhang(ATR Lab o f National Univer sity o f De fense Technology ,Changsha ,Hunan 410073,China )Abstract :　The real 2time detection alg orithm for dim m oving point target in image sequences is one of the key alg orithms in pre 2cise guidance system.This paper presents a thorough analysis of a point 2track detection alg orithm based on Linear Least Square Predic 2tor after a brief discussion of the current alg orithms for m oving point target in image sequences.With the result of simulation test ,it can be shown that the introduced alg orithm can effectively detect m oving point target trajectory in image sequences than previously devel 2oped alg orithm.K ey words :　point target ;least square linear predictor ;trajectory detection1　引言 序列图像中弱运动点目标的实时检测算法是现代精确制导武器系统的关键算法之一.一般来说,该问题可从以下三个方面入手进行解决[1,3,8]:(1)对原始图像进行预处理,将背景杂波对消,仅仅剩余白噪声、待检测的目标点和部分虚警杂波点;(2)对高斯白噪声环境下的点目标先进行多帧能量积累,再进行阈值分割得到序列的二值图像;(3)对序列的二值图像中的目标进行轨迹的预测2匹配关联处理,得到最终的检测结果.通过这三个方面的处理,就可以实现从复杂背景下的序列图像中检测出弱点目标的目的.本文主要研究上述的第三个问题,即从序列的二值图像中的检测目标轨迹的算法,而关于前两个问题的论述请参看文献[3,4,6].在面临的实际问题中,图像的帧频很高,达到100帧/秒.目标距离探测器非常远,它在探测器平面上成像为点或亚像素目标,因此在初始检测阶段它的运动模型在短时间内(连续几帧图像内)可近似看成为匀速直线运动.由于噪声虚警点是随机出现的,不可能形成连续的轨迹,而目标轨迹具有连续性,因此可根据目标运动轨迹的连续性,建立目标运动轨迹记录,并对轨迹的下一点进行预测,与下一帧图像中候选的目标点进行关联匹配.当所建立的候选目标轨迹长度达到规定的长度时,进行轨迹置信度检验,检测出感兴趣的运动点目标.在以前的轨迹检测算法中的轨迹预测部分[1,3,8],采用候选轨迹的末端三点进行多项式插值预测下一帧图像中目标的位置坐标.该插值算法的好处是预测过程简单,运算量小,但存在的问题是在有较多噪声虚警点干扰的情况下,目标被噪声“拉走”后,若仅使用三点插值预测算法,则预测位置误差较大,后续图像中分割出的目标点可能无法正确匹配到目标真实轨迹上,导致丢失真实目标点.这种情况出现的原因是三点插值预测算法没有充分利用已获得的轨迹多点位置信息进行预测,使得预测误差较大.而使用多点最小二乘(LS )线性预测器,能最大程度的减小预测位置误差,易于正确的关联匹配.LS 线性预测器点数的选择要满足目标轨迹变化的要求,它需要由目标轨迹符合“直线性”程度的先验信息确定.在本文中根据实际目标轨迹检测的需要选择预测器点数为5,仿真实验证明5点预测器能够满足预测准确和运算量较小的要求.2　线性最小二乘预测器 假设目标在t 时刻图像内的位置坐标为(x t ,y t ),则所要解决的问题为:利用已经得到的k 个时刻目标点的位置,由目标运动轨迹近似为直线的假设,采用线性拟合的方法,建立目标的运动轨迹方程,并预测k +1时刻目标的位置坐标(x k +1,y k +1).表1给出在k =2,3,4,5时LS 预测器的解.详细收稿日期:2003207217;修回日期:2003212219第9期2004年9月电 子 学 报ACT A E LECTRONICA SINICA V ol.32　N o.9Sep.　2004推导请参看文献[2].表1　k=2,3,4,5时LS预测器的解k^x k+12^x3=2x2-x13^x4=13[4x3+x2-2x1]4^x5=12[2x4+x3-x1]5^x6=110[8x5+5x4+2x3-x2-4x1]3　基于线性最小二乘预测器的点目标轨迹检测算法311　建立点目标的运动轨迹记录假设第i个点目标的轨迹为T i,T i的信息用下面的记录表示:(x,y):当前图像帧内(第k帧)目标点的位置;(Last X,Last Y):前一图像帧(第k-1帧)内轨迹T i经过的目标点的位置;(Pred X,Pred Y):后一图像帧(第k+1帧)内轨迹T i预测的目标点的位置;MatchFlag:点匹配标记;MatchNum:轨迹T i中匹配点的总数;C onPredNum:轨迹T i中连续预测目标点的总数;Age:.312　预测过程若Age=1,则Pred X=x,Pred Y=y.若AgeΕ2,则使用LS线性预测器,预测器点数最多为5. 313　搜索匹配过程考虑到在不同阶段时对轨迹点的预测精度不同,允许的预测误差也不同,所以在输入的新图像中以(Pred X,Pred Y)为中心的搜索匹配窗的大小是不同的.设Vx和Vy为点目标在x和y方向的帧间最大运动速度,则以(Pred X,Pred Y)为中心的搜索窗为以下两种:(1)当Age=1时,搜索窗大小为(2Vx+1)×(2Vy+1);(2)当AgeΕ2时,搜索窗大小为5×5;第k帧图像中轨迹的预测点为(Pred X,Pred Y),在第k+ 1帧图像中的对应搜索窗内进行搜索匹配点.匹配的准则是选择距离预测点最近且与轨迹预测方向夹角不超过45度的点,作为轨迹T i在k+1帧图像中的位置点.若存在这样的匹配点,则该点被匹配的记录加1.T i.MatchNum+1,T i.Match2 Flag=1,T i.C onPredNum=0,轨迹T i的记录更新.若第k帧图像中轨迹T i的预测点(Pred X,Pred Y)在k+1帧图像中的对应搜索匹配窗内不存在匹配点,则直接以预测点(Pred X,Pred Y)作为轨迹T i在k+1帧内的位置点.T i.C on2 PredNum+1,T i.MatchFlag=0,轨迹T i的记录更新.314　轨迹置信度检验当T i.C onPredNum>=M时,则删除轨迹T i.因为它由M 个连续的预测点组成,可能为噪声虚警点形成的轨迹,应予以删除.当轨迹T i.Age>=L时,计算α=MatchNumAge.事先由给定的虚警概率和检测概率确定好置信度高低门限αH与αL.若α>αH,则判决轨迹T i为检测出的真实目标轨迹,对应在新输入的k+1帧中的轨迹位置点即为检测出的目标位置点.若α<αL,则删除该轨迹.若α介于两者之间,则继续观测,并根据特征点匹配情况不断更新轨迹T i的记录.图1　算法流程图315　算法流程图316　补充说明(1)在本算法中,轨迹T i的所有历史记录均予保留,这样的好处是一旦在输入新的图像中判决轨迹T i为真时,则可以根据T i的历史信息,获得目标点在整个历史轨迹中的位置、灰度与速度时间序列值.由此可以提取出目标的灰度与运动特征,进行目标识别处理.(2)针对目标运动轨迹可能存在交叉的情况,本算法并不是仅仅允许输入图像中的目标点与一条轨迹进行关联匹配,而是允许输入图像中的目标点与多条轨迹关联匹配.处理的方法是将待匹配目标点的匹配标志不限制为一,而是其被匹配一次,则匹配记录就增加一.虽然允许不同的轨迹可以同时匹配到同一目标点上,但是由算法中的轨迹预测机制,还是可以保证轨迹在后面图像中的位置点得到正确的预测和匹配,而不会出现轨迹被“拉走”,发生丢失的情况.4　实验结果与分析411　实验参数图像维数为128×128,序列图像帧长为20.背景为服从N (0,1)分布的白噪声二维图像.给定噪声虚警概率为P f= 0162%,目标检测概率为P d=80%,则图像中的虚警点个数为N×N×P f≈100.由给定的虚警概率和检测概率可确定图像的分割门限为u=215,嵌入点目标的信噪比为S NR=3135.为同时验证此算法对多目标和交叉轨迹的检测效果,实验中设计有四个连续运动的点目标,运动方向分别为沿垂直、水平和两个斜对角线方向.目标的轨迹方程为:x(k+1)=x(k)+V x+A mδ(k)y(k+1)=y(k)+V y+A mδ(k)(1)其中A m=1为随机扰动的幅度,δ(k)为[0,1]之间均匀分布的随机扰动量.V x,V y为目标在x和y方向的运动速度.四个初始位置坐标为(24,24)、(24,104)、(24,19)、(19,24).目标速度为:Vx1=112pix/frameVy1=218pix/frame,Vx2=112pix/frameVy2=-218pix/frame,Vx3=0pix/frameVy3=218/frame,Vx4=218pix/frameVy4=0pix/frame,412　检测结果413　结果分析对比真实目标的运动轨迹与门限分割后的轨迹可知,在5251第　9　期张　兵:序列图像中运动点目标轨迹检测算法研究指定检测概率下,由于噪声的干扰,目标轨迹上的点经门限分割后存在“丢失”的情况.虽然目标的速度具有微小随机扰动,但是其运动轨迹在短时间(少数几帧序列图像)内仍可近似的看成为直线段.当k=13时,算法检测出三条轨迹;当k>=17时,算法能正确检测出全部四条轨迹.观察轨迹检测结果可知,采用LS线性预测器可有效避免真实目标轨迹被少数噪声虚警点“拉走”情况的发生,并且在前面图像分割结果中目标轨迹已经丢失少数点的情况下,也可正确的预测与匹配到真实目标点,检测出目标轨迹.5　结论与展望 本文针对序列图像中点目标运动轨迹检测问题,提出了利用最小二乘线性预测器的检测算法.算法经理论分析与仿真实验验证表明,相对于基于三点插值预测器的轨迹预测2匹配算法,它可以有效的检测出短时内具有微小随机扰动的点目标运动轨迹,最终实现检测序列图像中弱点目标的目的.应该指出的是本文的算法仅利用了图像中点目标的位置信息进行轨迹预测与匹配处理,而没有利用点目标的灰度连续性信息.在算法的轨迹预测2匹配过程中,只要在下一帧图像中有满足目标轨迹近似直线连续的点就认为它是该轨迹的匹配点,而对有多个匹配点的情况下只能任选其一.若考虑到真实目标点还具有的灰度连续性信息可资利用,则可以进一步提高目标点的正确匹配概率,进而提高对整条目标轨迹的检测的可靠性.该改进算法的思想类似于利用目标幅度信息的PDAF2AI(幅值2概率数据关联滤波器)算法思想[9],这方面的研究成果将在后续文章中给出.当检测出的目标满足起始跟踪条件后,则转入对该目标的精确跟踪处理,同时提取出目标的灰度、运动及其它特征信息,对目标进行识别等处理,完成整个精确制导处理系统的任务.本文所研究的轨迹检测算法简单明了,易于编程实现,为研究序列图像中低信噪比运动点目标的检测提供了良好的算法支持.参考文献:[1]　Zhang Bing,Lu Huanzhang.The predicting and matching detection al2g orithm of m oving point target in image sequences[A].IEEE Interna2tional C on ference on Neural Netw orks&S ignal Processing[C].Nan2 Jing,China:ICNNSP,2003.[2]　杨宜禾,周维真.成像跟踪技术导论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1991.129-134.[3]　陈尚峰.基于加权动态规划的小目标检测算法研究[D].长沙:国防科技大学研究生院,2002,12.[4]　Y Bar2Shalom.Multi2target Multi2sens or T racking:Advanced Applica2tions[M].N orw ood,M A,US A:Artech H ouse Inc,1990.Chapter4. [5]　朱振福.可见光导引头方案论证报告[A].863240923动态跟踪与技术发展研究文集[C].北京:国家高技术40923专题组,1994.63-78.[6]　陈华明.图像末制导中弱小运动点目标检测算法与实现技术[D].长沙:国防科技大学研究生院,2003,6.[7]　周宏仁,敬忠良,王培德.机动目标跟踪[M].北京:国防工业出版社,1991.Chapter14.[8]　Chen HuaM ing,Sun G uang fu,Lu Huanzhang,et al.Multi2level thresh2olding and con fidence testing detection alg orithm for small m oving targetin image sequences[A].Proceeding of SPIE[C].San Dieg o,CA,US A:SPIE V ol.4473,2001.520-529.[9]　D Lerro,Y Bar2Shalom.Interacting multiple m odel tracking with targetam plitude feature[J].IEEE T rans on AES,1993,29(2):494-508.作者简介:张　兵　男,1976年8月出生于黑龙江齐齐哈尔,1998年获国防科技大学工学学士学位,2001年获国防科技大学工学硕士学位,现为国防科技大学在读博士生,当前的研究方向为多波段红外成像导引头信息处理算法及其实现.Email:g fkdzb@163.com卢焕章　男,1963年11月出生于湖南桃源,教授,博士生导师,1994年于国防科技大学通信与电子系统专业博士毕业,精确制导自动目标识别(ATR)国防科技重点实验室副主任,主要从事光学图像自动目标识别、实时系统与专用集成电路、数字系统高层综合等方面的教学与科研工作.6251 电 子 学 报2004年。

《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。

其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。

本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。

二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。

在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。

基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。

三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。

根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。

常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。

稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。

四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。

五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。

其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。

此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。

六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。

例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。

未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。

同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。

一种新的运动点目标检测方法
廖媛;孙胜利
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2007(007)006
【摘要】常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离.通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强.
【总页数】5页(P1023-1026,1031)
【作者】廖媛;孙胜利
【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种新的低信噪比序列图像运动点目标检测与跟踪算法 [J], 李红艳;吴成柯
2.一种新的复杂背景中运动点目标检测算法 [J], 方斌;邢晓岚;陈焰中;王卫民
3.一种新的鲁棒无监督显著性目标检测方法 [J], 刘明明; 李震霄; 郑丽丽; 薛雪
4.一种新的鲁棒无监督显著性目标检测方法 [J], 刘明明; 李震霄; 郑丽丽; 薛雪
5.一种新的双通道SAR动目标检测方法 [J], 田斌;王伟
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2013-2014学年第二学期多媒体技术结课论文任课老师：专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：提交日期：文章名：运动目标图像识别与跟踪系统的研究作者：杨耿和卫星期刊：计算机测量与控制时间：2005.03关键词：跟踪系统; 图像处理; 目标识别; 拟合函数中图分类号：TN911.73【研究背景】感觉是人类与外界联系的窗口和交流的桥梁，它的主要任务是识别周边物体，判断与这些物件之间的联系，使人类的思维与周围世界建立某种对应的关系。

而视觉系统是人类感觉的最主要来源，是获取外界信息的最主要途径，它是一种高清晰度的媒介，为人类提供着丰富的外界资源信息。

据统计，大约有80%的外界信息是通过眼睛被人接收的。

然而，由于人类的精力毕竟是有限的，人类的视野是有限的，所以人类的视觉在各种领域的应用都受到很大限制甚至是低效的。

因而，随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，让计算机能够处理视觉信息、完善人类视觉上的诸多短处就成了一项非常诱人的研究课题，也因此推动了计算机视觉这一学科的产生和发展。

计算机视觉是融合了图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经网络、计算机、心理学、物理学和数学等领域的一门交叉性很强的学科。

计算机视觉研究的目的是使计算机感知环境中的物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，并对其进行描述、存储、识别与理解，因此成为当今最热门的课题之一。

运动目标跟踪属于视频分析的内容，而视频分析则融合了计算机视觉研究领域的中层和高层处理阶段，即对图像序列进行处理，从而研究运动目标的规律，或者为系统的决策报警提供语义和非语义的信息支持，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为理解、事件检测等。

视频目标跟踪方法的研究和应用作为计算机视觉领域的一个重要分支，正日益广泛地应用到科学技术、国防建设、航空航天、医药卫生以及国民经济的各个领域，尤其是在军事上，随着科学技术水平的不断提高，各个国家对运用高科技来提高本国军事实力的要求也不断提高，例如对武器的成像制导、自动导航、军事侦察和监视等。

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测
宋芳琴
【期刊名称】《浙江科技学院学报》
【年(卷),期】2014(26)1
【摘要】运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪.因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一.有限线积分变换(finite line integral transform,FLIT)作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征.检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的.具体而言,先对图像序列中的每帧图像(包括参考帧)作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声.实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标.
【总页数】5页(P30-34)
【作者】宋芳琴
【作者单位】绍兴职业技术学院信息工程学院,浙江绍兴312000
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于序列图像的运动目标检测新算法 [J], 闫可平;陈洪亮;文海龙;李建勋
2.基于DSP的序列图像弱小运动目标检测 [J], 李正周;田蕾;郑微
3.基于序列图像的运动目标检测 [J], 屠礼芬;仲思东;彭祺
4.基于无人机序列图像的全局运动目标检测 [J], 许冰;肖海峰;高飞
5.基于无人机序列图像的全局运动目标检测 [J], 许冰; 肖海峰; 高飞
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