基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

医学图像的分割技术及其新进展3楚存坤,李月卿,王昌元(泰山医学院,山东泰安　271000)关键词:医学图像分割;图像分割评价中图分类号:R319　文献标识码:A　文章编号:100427115(2007)0420315203 近几年,计算机断层成像(Computed T omo2 graphy,CT),核磁共振成像(Magnetic Res onance I m2 age,MR I),超声成像(ultras ound i m age,USI)等医学成像技术已经广泛应用在医疗的诊断、术前计划、术后监测等各个环节中,其目的是全面而精确地获得病人的各种数据,为诊断、治疗计划、手术和术后评估提供正确的数字信息。

只有把感兴趣的目标从图像的复杂景物中提取出来,才有可能进一步对它们进行定量分析或者识别。

目前,医学图像分割主要以各种细胞、组织与器官的图像来作为处理的对象或内容。

图像分割是根据某种均匀性或一致性原则将图像分成若干个有意义的部分,使得每一部分都符合某种一致性的要求[1]。

1　医学图像分割技术的发展111　传统图像处理领域中的医学图像分割技术11111　基于阈值的方法阈值分割法是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法,它是一种PR(并行区域)法。

阈值法的过程是决定一个灰度值,用以区分不同的类,这个灰度值就叫做“阈值”。

把灰度值大于阈值的所有像素归为一类,小于阈值的所有像素归为另一类。

阈值法是一种简单但是非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。

此分割法通常是交互式的。

因为阈值法能够实现实时操作,所以它更能够建立在用户视觉估计的基础上。

阈值法一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。

其主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类。

另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。

针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。

运动目标检测光流法一、引言在计算机视觉领域中，运动目标检测是一个重要研究方向，其目的在于从视频序列中分离出运动的目标。

光流法作为其中的一种方法，通过估计像素点的运动矢量来检测运动目标。

本文将详细介绍光流法在运动目标检测中的应用。

二、光流法的基本原理光流法是一种基于像素点运动估计的方法，其基本原理是通过计算图像序列中每个像素点的运动矢量，从而得到运动目标的信息。

光流场是光流法在图像上的表现形式，它反映了图像中每个像素点的运动状态。

光流场的计算可以通过多种方法实现，如基于梯度的方法、基于匹配的方法等。

三、光流法在运动目标检测中的应用在运动目标检测中，光流法的主要应用包括以下几个方面：运动目标的分割：通过计算光流场，可以将运动目标与背景进行分割。

由于运动目标与背景的光流矢量存在差异，因此可以通过设定阈值将运动目标从背景中分离出来。

运动目标的跟踪：利用光流场可以实现对运动目标的跟踪。

通过计算连续帧之间光流矢量的变化，可以估计出运动目标的运动轨迹，从而实现目标的跟踪。

运动目标的识别：通过对光流场的分析，可以提取出运动目标的特征信息，如形状、大小、速度等。

这些特征信息可以用于运动目标的识别，如行人、车辆等。

四、光流法的优缺点分析光流法在运动目标检测中具有以下优点：可以处理复杂背景下的运动目标检测问题；可以实现对运动目标的精确分割和跟踪；可以提取出丰富的运动目标特征信息。

然而，光流法也存在一些缺点：对光照变化敏感：当光照条件发生变化时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降；计算复杂度高：光流场的计算涉及到大量的数学运算，因此其计算复杂度较高，难以实现实时处理；对噪声敏感：当图像中存在噪声时，光流场的计算结果可能会受到影响，从而导致检测精度的下降。

为了克服这些缺点，研究者们提出了许多改进方法，如基于深度学习的方法、基于滤波的方法等。

五、结论与展望光流法作为一种基于像素点运动估计的方法，在运动目标检测中具有广泛的应用前景。

图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶和增强现实等领域。

目标跟踪算法设计与性能评估是提高跟踪准确性和效率的关键。

本文将介绍图像处理中的目标跟踪算法设计以及常用的性能评估方法。

一、目标跟踪算法设计目标跟踪算法旨在从连续的图像序列中，准确地估计目标的位置和尺度。

以下是几种常见的目标跟踪算法设计方法：1. 基于模板的方法：该方法将目标的初始位置和尺度作为模板，在后续图像中寻找与模板最相似的区域作为目标的位置。

基于模板的方法包括均值漂移、相关滤波器和模板匹配等。

2. 基于特征的方法：该方法通过提取目标的特征信息进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。

基于特征的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度学习等。

3. 基于超像素的方法：该方法将图像分割成若干个超像素，在跟踪过程中利用超像素的空间关系和相似性来估计目标的位置。

基于超像素的方法包括稀疏表示、分割与跟踪、跟踪与检测等。

二、性能评估方法评估目标跟踪算法的性能是十分重要的，以下是几种常用的性能评估方法：1. 准确性评估：准确性是评估目标跟踪算法的核心指标之一，通常使用重叠率（Overlap Rate）和中心误差（Center Error）来衡量。

重叠率是目标边界与跟踪结果的交集与并集之比，中心误差是目标中心与跟踪结果中心的欧氏距离。

高重叠率和低中心误差表示算法具有较好的准确性。

2. 鲁棒性评估：鲁棒性是评估目标跟踪算法抗干扰能力的指标，常见的鲁棒性评估方法包括光照变化、尺度变化、遮挡和快速运动等。

通过在各种干扰情况下测试算法的跟踪准确性，可以评估算法的鲁棒性。

3. 复杂度评估：复杂度评估是评估目标跟踪算法的计算复杂度和运行速度的指标，常用的复杂度评估方法包括处理帧率、平均处理时间和内存占用等。

较低的复杂度和较快的运行速度表示算法具有较好的效率。

4. 数据集评估：数据集评估是常用的目标跟踪算法性能评估方法之一，目标跟踪领域有许多公开的数据集，如OTB、VOT和LAR等。

视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。

一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。

光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。

优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。

缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。

且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。

二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。

1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。

视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。

优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。

缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。

而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。

2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。

三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。

三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。

监控视频智能检索关键技术综述张亚恒;韩琳;姜梅;蔡能斌【摘要】近年来随着监控系统的规模化及网络化,如何在海量的监控视频中快速查找所需要的信息、准确定位嫌疑目标的位置和运动轨迹,成为法庭科学研究的热点.本文就监控视频智能检索影响因素、运动目标的检测和提取技术以及运动目标跟踪方法等方面进行了论述.【期刊名称】《影像技术》【年(卷),期】2013(025)006【总页数】4页(P3-6)【关键词】监控视频;智能检索;运动跟踪【作者】张亚恒;韩琳;姜梅;蔡能斌【作者单位】上海市公安局物证鉴定中心上海市现场物证重点实验室,上海200083;上海市公安局物证鉴定中心上海市现场物证重点实验室,上海200083;上海公安高等专科学校,上海200336;上海市公安局物证鉴定中心上海市现场物证重点实验室,上海200083【正文语种】中文【中图分类】D918.2;TN820.4目前，随着“天网工程”、“平安城市”建设的不断深入，监控摄像系统已遍布城市的每个街头，不仅有效改善了社会治安状况，也为警方破案提供了真实直观的证据，监控视频已成为侦查破案的重要手段［1-3］。

然而随着监控系统的规模化及网络化，在海量的监控视频中如何快速查找所需要的信息、准确定位嫌疑目标的位置和运动轨迹，即监控视频的智能检索技术，成为法庭科学的一个研究热点。

如：周兵、杨春蓉等人研究了基于内容的视频检索技术［4，5］，张环等人研究了一种基于SVM的视频检索反馈算法［6］，曲佳佳等人研究了一种视频镜头边界检索方法［7］，曹海傧等人研究了一种基于分布式LSH的海量视频快速检索方法［8］，庞志恒等人研究了视频浓缩与基于对象的视频检索技术［9］。

视频智能检索技术在视频及视频内容描述之间建立映射关系，使计算机能够通过处理和分析来理解视频画面中的内容。

本文就监控视频智能检索的影响因素、运动目标的检测和提取技术、运动目标跟踪技术等方面进行了论述。

1 监控视频智能检索的影响因素视频智能检索技术可以划分为两个层次：视频数据结构化层和检索算法层。

114交通信息与安全2013年2期第31卷总175期基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计*熊昕1徐建闽2(I．广州番禺职业技术学院计算机中心广州511483；2．华南理工大学交通学院广州510640)摘要提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法，并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究。

在车辆检测与跟踪的基础上，可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能，通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件，获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数。

与传统交通事件检测系统相比，具有直观方便、费用低等优点。

关键词交通事件；视频检测：车流检测；车速检测中图分类号：TP391．41文献标志码：A doi：10．3963／j．i ssn16744861．2013．02．0250引言交通事件是指公路上偶发性事件，如交通事故、故障停车、货物散落和常发性拥挤等引起的交通堵塞。

对于可预测类的交通事件，驾驶员可以预先制定合理的出行计划来降低其影响，但对于突发事件引起的延误，驾驶员却无法采取躲避措施。

这类事件的影响不仅造成交通拥挤，还会引起二次事故。

当交通拥挤时，车辆走走停停会引发更多的小事故及汽车抛锚等事件的发生。

这样就增加了事件的数量，并延长了清除事件的时问。

所以，如何采用交通事件自动检测系统(aut om at—i c i nci d ent de t ect i on syst em，A I D S)对交通事件进行快速准确的检测，已经成为越来越多人关心的问题。

国内外许多专家学者提出了描述交通事件检测的算法。

K am i j oLl]等通过对序列目标图像的跟踪学习获得目标运动的时空区域，经定性的推理和统计分析，自动构造出定性的事件模型，实现事件的预测和异常事件的检测；J ut aek O h[21等建立了包括交通场景中的检测数据，例如时间序列的车辆行驶方向、位置等的3D场景描述序列；K um ar[33等利用运动目标与场景内静态设施及动态目标之问的相互关系识别行为活动。

《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测与跟踪技术在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域得到了广泛应用。

其中，光流法作为一种重要的运动目标检测与跟踪技术，因其能实时、准确地捕捉运动目标的轨迹和位置信息，被广泛地应用于各种实际应用场景中。

本文将介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的基本原理、方法及最新进展。

二、光流法基本原理光流法是利用图像序列中像素强度变化信息来检测运动目标的一种方法。

它通过分析图像序列中像素点的亮度变化情况，从而确定各像素点的运动矢量，即光流。

根据光流的大小和方向，可以确定图像中运动目标的轨迹和位置信息。

光流法具有计算简单、实时性较好等优点，在运动目标检测与跟踪中得到了广泛应用。

三、光流法在运动目标检测中的应用1. 背景建模与去除：通过光流法对图像序列进行背景建模，将背景与前景分离，从而实现对运动目标的检测。

该方法可以有效地去除背景噪声，提高运动目标检测的准确性。

2. 动态阈值设定：根据图像序列中像素点的光流大小和方向，设定动态阈值来区分运动目标和背景。

这种方法能够根据实际情况自动调整阈值，从而提高运动目标检测的鲁棒性。

3. 轮廓提取：利用光流矢量场对图像进行分割，提取出运动目标的轮廓信息。

这种方法可以有效地提取出运动目标的形状特征，为后续的跟踪和识别提供基础。

四、光流法在运动目标跟踪中的应用1. 特征点匹配：通过光流法计算的特征点与已知的特征点进行匹配，实现运动目标的跟踪。

该方法具有较好的鲁棒性，适用于复杂的场景和光照条件变化。

2. 基于区域的跟踪：利用光流场估计的区域内像素点的动态信息，对运动目标进行区域性跟踪。

该方法能够提高跟踪的准确性和稳定性，减少因噪声和遮挡等因素导致的跟踪失败。

3. 多线索融合：将光流法与其他传感器数据（如深度信息、声音信息等）进行多线索融合，实现多模态的跟踪方法。

这种方法能够提高跟踪的准确性和可靠性，适用于多种复杂场景。

如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪计算机视觉技术的快速发展使得运动目标检测和跟踪成为可能。

这项技术不仅在安防领域起到重要作用，还应用于自动驾驶、智能监控和虚拟现实等众多领域。

本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行运动目标检测和跟踪。

一、运动目标检测运动目标检测是指利用计算机视觉技术，通过分析连续的图像序列，检测出视频中出现的运动目标。

运动目标可以是人、车辆、动物等各种物体。

以下是运动目标检测的主要步骤。

1. 前景提取前景提取是运动目标检测的第一步，其目的是将视频中的前景目标从背景中分离出来。

常用的前景提取方法包括帧差法、基于统计学模型的方法和基于深度学习的方法。

帧差法是最简单的方法，基于像素之间的差异来识别前景目标。

而基于统计学模型的方法则通过建立像素值的分布模型来识别前景目标。

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征并进行分类。

2. 运动检测运动检测是利用差分技术或光流法等方法，检测出视频中的运动目标。

差分技术通过对相邻帧之间的差异进行计算，来确定运动目标的位置。

而光流法则通过跟踪关键点在连续帧之间的移动来检测运动目标。

3. 目标分割和识别目标分割和识别是将前景目标分割并分类的过程。

它通常通过图像分割算法和目标识别算法实现。

图像分割算法将前景目标从图像中提取出来，并通过边缘检测、区域生长或图像分割神经网络等方法实现。

目标识别算法则通过比较目标特征和已知类别的模型特征，来对目标进行分类。

二、运动目标跟踪运动目标跟踪是指通过分析视频序列中的目标位置，持续追踪目标的运动轨迹。

以下是运动目标跟踪的主要步骤。

1. 目标初始化目标初始化是运动目标跟踪的第一步，其目的是在视频序列的初始帧中确定目标的位置。

常用的目标初始化方法有手动框选和自动检测。

手动框选是通过人工在初始帧中标记目标的位置。

而自动检测则通过运动目标检测算法自动获取初始目标位置。

2. 特征提取和匹配特征提取和匹配是运动目标跟踪的核心步骤。

图像处理中的特征提取和匹配算法图像处理在日益热门的人工智能技术中扮演着一种重要的角色。

在图像处理中，特征提取和匹配算法是两个至关重要的步骤。

特征提取是通过分析图像的局部特点来创建描述图像内容的向量，而匹配是将不同图像的特征或特征向量进行比较，以确定它们是否相似。

本文将介绍几种常用的特征提取和匹配算法。

一、特征提取算法1.尺度不变特征变换（SIFT）SIFT是一种特征提取算法，它能够从不同的尺度和方向上提取图像的局部特征。

这种算法在检索和匹配图像中特别有用。

SIFT算法的基本思想是通过高斯差分算子得到一组尺度空间图像，通过高斯图像之间的差异来确定关键点，然后计算每个关键点的局部梯度的幅值和方向，最后形成一个基于梯度方向的特征描述符。

2.速度增强型稀疏编码（SLEEC）SLEEC是一种新型的高效特征提取算法。

与其他算法不同的是，SLEEC只需扫描一次训练数据即可获得最具代表性的特征。

该算法通过运用具有多个分辨率的降采样、随机稀疏和加速度分析三种技术提取特征，从而实现了比其他算法更高的准确性和速度。

二、特征匹配算法1.暴力匹配算法暴力匹配算法是一种基本的匹配算法，它实现了图像特征之间的精确匹配。

该算法通过比较两个图像之间的每个可能的匹配，来确定匹配的好坏。

虽然该算法的准确性很高，但是它非常耗时，因此只适用于小图像匹配。

2.基于Flann树的匹配算法基于Flann树的匹配算法通过对特征向量进行一系列分割和聚类，以快速找到大量数据中的相似匹配。

该算法不仅适用于大规模数据集，而且具有高效和稳定性。

3.随机抽样一致性算法（RANSAC）随机抽样一致性算法是一种常见的特征匹配算法。

该算法通过随机采样一对点来确定匹配，在这个过程中，通过迭代重复采样和检测结果，不断提高匹配模型的准确度。

结论：在图像处理和计算机视觉中，特征提取和匹配是核心算法。

不同的特征提取和匹配算法适用于不同的应用场合。

在实际应用中，为了达到对图像的快速识别和匹配，我们需要根据具体的需求，选择合适的特征提取和匹配算法。

图像识别中的特征提取算法的使用方法在图像识别中，特征提取是一个关键步骤，它通过从图像中提取有用的信息来帮助分类、定位或识别图像中的对象。

特征提取算法的选择和使用对于图像识别的准确性和效率具有重要影响。

本文将介绍几种常用的特征提取算法，并探讨其使用方法。

1. 尺度不变特征变换（SIFT）尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）是一种基于局部特征的特征提取算法。

它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围的描述子来提取特征。

SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性的特点，对于图像缩放、旋转和平移变换具有较好的适应性。

使用SIFT算法进行特征提取的方法如下：a. 使用SIFT算法检测图像中的关键点。

b. 对于每个关键点，计算其周围区域的描述子。

c. 基于描述子进行特征匹配和对象识别。

2. 快速RCNN算法快速区域卷积神经网络（Fast Region-based Convolutional Neural Network，简称Fast R-CNN）是一种基于深度学习的特征提取算法。

它通过将整个图像输入神经网络，并利用区域建议网络（Region Proposal Network）生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和定位。

使用快速RCNN算法进行特征提取的方法如下：a. 使用区域建议网络生成候选区域。

b. 将候选区域输入卷积神经网络进行特征提取。

c. 基于提取的特征进行分类和定位。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种广泛应用于图像识别的特征提取算法。

它通过一系列的卷积和池化层来提取图像的特征，并将这些特征输入全连接层进行分类。

使用卷积神经网络进行特征提取的方法如下：a. 设计并训练深度卷积神经网络。

b. 将图像输入神经网络，通过卷积和池化层提取特征。

c. 基于提取的特征进行分类和识别。

高速运动目标的像处理与识别技术高速运动目标的像处理与识别技术在现代科学与技术领域中具有重要的应用价值。

随着科技的进步和社会的发展，人们对于高速物体的监测和识别需求越来越高。

本文将从像处理和目标识别两个方面，介绍高速运动目标的相关技术和方法，以及其在实际应用中的意义。

一、高速运动目标的像处理技术在高速物体的像处理中，关注的主要问题包括运动模糊、像质量提升、图像恢复等。

首先，对于高速运动物体的影像，由于其高速移动，容易出现模糊现象。

为了解决这一问题，可以通过采用快速快门技术和快速片段运动补偿技术，对物体的像进行处理，使得图像能够更加清晰地呈现出来。

其次，像质量提升也是高速运动目标像处理的重要一环。

在实际应用中，由于拍摄条件的限制，像质量往往无法得到保证，而这对于后续的目标识别和分析造成了困难。

因此，采用去噪、增强对比度等方法来提升图像的质量，具有重要的意义。

另外，高速运动目标的像处理还需要进行图像恢复。

由于传感器的曝光问题或其他原因，可能导致图像中的某些像素值丢失或变得不准确。

因此，采用图像恢复算法，能够有效地进行图像修复，使得图像能够准确地表达高速运动目标的形态和特征。

二、高速运动目标的识别技术高速运动目标的识别技术是对高速物体进行自动化分析和分类的一个关键环节。

针对高速物体的特点，目标识别技术主要包括特征提取、目标分类和目标跟踪三个方面。

首先，特征提取是目标识别技术中的重要一步。

通过提取高速运动目标的特征信息，可以有效地区分不同目标。

常用的特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。

通过采用合适的特征提取算法，可以将高速运动目标的特征信息提取出来，为后续的分类和识别打下基础。

其次，目标分类是对高速运动目标进行自动化分类的一个重要环节。

通过采用机器学习、深度学习等算法，可以实现对高速运动目标的智能分类。

通过训练模型并对实时图像进行分类，可以快速准确地识别高速运动目标的种类。

最后，目标跟踪是对高速运动目标进行实时跟踪和追踪的关键环节。

智能视频监控中的运动目标检测技术研究【摘要】运动目标检测技术是智能视频监控技术中的一项核心技术，在视频监控系统中，对运动目标的检测是整个系统的流程中关键的第一步，其检测结果的好坏直接关系到整个系统的运行效果。

本文主要研究了智能视频监控系统中的运动目标检测技术。

【关键词】智能视频监控；运动目标检测中图分类号： tn941.2 文献标识码： a 文章编号：引言运动目标检测是指从序列图像中将变化区域从背景中分割出来，它的基本任务是从图像序列中检测出运动信息，简化图像处理过程，得到所需的运动矢量，从而能够识别与跟踪物体，是数字图像处理技术的主要部分，同时它也是智能视频监控研究领域的关键，由于运动目标的检测与分割影响着运动目标能否被正确跟踪与分类，因此运动目标检测成为视频监控系统研究中的一项重要的课题。

一、运动目标检测概述1.1运动目标检测的定义运动目标的检测是指从图像序列中将变化的区域从背景图像中提取出来，使之成为一个有意义的实体。

运动目标的检测是智能监控中一个基础但很关键的部分，是实现运动目标跟踪、识别和事件监测的前提，运动目标的正确检测和分割会直接影响运动目标的跟踪和分类，目标检测的好坏将决定后续处理的效果。

1.2视频监控系统中运动目标检测流程1.2.1视频监控系统的硬件组成目前已有的视频监控系统分为实时监控系统和非实时监控系统，实时监控系统要在需要监控的场所的合适位置安装摄像头，实时采集该场景中的景象，然后利用信号网络传输线路和网络交换机传给监控中心，监控中心对信号进行分析和判断，从而对监控场景中的运动目标进行行为分析。

但实时监控系统对计算机处理信息的速度要求很高，因此实时监控系统无法兼顾实时性和准确性，因此，在实际的生产生活中，实时监控系统的运用范围很有限，还没有得到广泛的运用。

非实时视频监控系统是指对已经存在的“过去时”的视频进行分析和判断，是目前实际生活中常用的方法。

1.2.1视频监控系统对视频的处理流程不管是在实时视频监控系统还是在非实时视频监控系统，计算机对视频的处理都是整个监控系统的关键所在。

基于层次HMM的运动目标分割张泊平;吴松丽;鄢靖丰【摘要】提出对差分图像用三层统计模型表示的思想:前景运动汽车层、背景运动汽车层和运动阴影层,并分别建立了各层的统计模型,应用HMM对运动图像序列进行模型参数估计,通过模型进行运动汽车分割.HMM利用图像序列帧之间的图像像素空间相关性和时间相关性,从而完成模型参数的识别.通过MAP算法完成模型参数具体化,不但用模型完成图像前景目标的分割,同时在分割中自然区别了背景运动目标和阴影,实现了复杂背景图像的运动汽车分割.实验结果表明方法能够有效地完成分割目的.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)005【总页数】4页(P162-165)【关键词】分层模型;隐马尔可夫模型;运动汽车分割【作者】张泊平;吴松丽;鄢靖丰【作者单位】许昌学院,计算机科学与技术学院,河南,许昌,461000;驻马店教育学院,数理系,河南,驻马店,463000;许昌学院,计算机科学与技术学院,河南,许昌,461000【正文语种】中文【中图分类】TP391 引言图像分层模型的核心是将存在多个运动目标的图像中运动特征相同的目标看作一个图像层次，并建立该层次目标的模型，把对整个图像的分析转变为对图像所有层次的分析。

Haritaoglu[1]提出了基于图像灰度强度的运动目标分割算法。

由于所建立的图像背景模型与实际图像背景之间的差异太大，最终得到的图像前景并不清晰，处理效果难以达到预想的目的。

Rowe[2]在继承了Haritaoglu方法的基础上，提出了基于图像背景灰度强度分布的统计模型。

由于将图像运动背景作为一个统计模型进行处理，在获取图像前景和背景的全局分割阈值上存在困难，更不能将运动目标和运动阴影进行分割。

Toyama[3]将图像看为由4个不同层次的目标构成，并分别建立各层次的统计模型，引入背景维护机制。

该思想不但能够将图像前景中的运动目标从图像中抽取出来，还能够消除阴影影响。

基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统共3篇基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统1随着科技的快速发展，运动目标检测与跟踪系统也逐渐得到了广泛的应用。

一个高效的运动目标检测与跟踪系统，能够很好地解决安防监控、自动驾驶、智能医疗等领域中的问题，对于我们的生活也产生了巨大的影响。

在运动目标检测与跟踪系统中，基于图像识别的方法是一种重要的技术手段。

基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统，在实现过程中一般包含三个主要模块：图像预处理模块、目标检测模块和目标跟踪模块。

首先，图像预处理模块是对输入的图像进行处理，将图像提取特征、减少噪声等，为后续的目标检测和跟踪提供基础。

其次，目标检测模块则是通过图像识别技术，对图像中的目标进行检测和定位。

最后，目标跟踪模块则是在目标检测基础上，对运动目标进行跟踪，一般引入多目标跟踪方法，避免因目标之间的互相遮挡而造成运动目标跟踪的误判。

在基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统中，图像预处理的重要性不容忽视。

通过预处理，我们可以将图像中的信息提取出来，而且可以排除对后续识别所产生的干扰。

预处理主要包括图像过滤、亮度修正、直方图均衡化等。

其中，图像过滤的主要目的是去噪，避免由于图像噪声而引起的误识别。

亮度修正则是为了提升图像的亮度和清晰度，以更加准确的了解目标形态信息。

直方图均衡化则能够增强图像的对比度和清晰度，有助于更好的分析图像信息。

在目标检测模块中，图像识别是一个重要的技术手段。

通常情况下，图像识别需要先通过选定合适的物体检测算法进行初步的识别工作，如Viola-Jones算法、HOG+SVM算法等。

通过此类算法，我们可以对目标进行初步的分类识别，从而为后续的目标检测和跟踪提供基础。

在初步识别的基础上，可以引入卷积神经网络（CNN）等更深层次的神经网络进行目标特征提取，提高识别准确率。

实际应用中，目标跟踪模块的效果往往受到多种因素的影响，如目标姿态、光照等，而且多目标跟踪算法则更加复杂。

《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，已经得到了广泛的应用。

OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域的强大工具，为运动目标检测与跟踪提供了有效的解决方案。

本文将详细介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的方法、原理及实践应用。

二、运动目标检测1. 背景减除法背景减除法是运动目标检测的常用方法之一。

该方法通过将当前图像与背景图像进行差分，从而提取出运动目标。

在OpenCV中，可以使用BackgroundSubtractorMOG2类实现背景减除法，该类可以适应动态背景，提高运动目标检测的准确性。

2. 光流法光流法是一种基于光流场的目标检测方法。

它通过计算图像序列中像素点的运动信息，从而检测出运动目标。

在OpenCV中，可以使用calcOpticalFlowPyrLK函数实现光流法，该方法对光照变化和背景干扰具有较强的鲁棒性。

3. 深度学习方法随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，基于深度学习的运动目标检测方法也逐渐成为研究热点。

通过训练深度神经网络，可以提取出图像中的特征信息，从而更准确地检测出运动目标。

在OpenCV中，可以使用DNN模块实现基于深度学习的运动目标检测。

三、运动目标跟踪1. 基于特征的跟踪方法基于特征的跟踪方法通过提取目标区域的特征信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现目标的跟踪。

在OpenCV中，可以使用Optical Flow、KLT跟踪器等实现基于特征的跟踪方法。

2. 基于区域的跟踪方法基于区域的跟踪方法通过在图像中搜索与目标区域相似的区域，从而实现目标的跟踪。

在OpenCV中，可以使用CamShift算法、MeanShift算法等实现基于区域的跟踪方法。

3. 深度学习在跟踪中的应用深度学习在跟踪领域的应用也越来越广泛。

通过训练深度神经网络，可以提取出更丰富的特征信息，提高跟踪的准确性。