帧差法、光流法、背景减除法

FPGA实现移动⽬标检测 上⼀篇整理了⼈脸检测，这篇讲⼀下移动⽬标检测。

⽬前逐渐形成三种运动⽬标的检测算法： 1）帧间差分法是采⽤视频序列中的相邻两帧图像做差的⽅法，来检测视频序列中的移动⽬标。

但是受运动⽬标和背景变化的影响，检测过程中有可能出现伪⽬标或者⽬标中出现“空洞”，在⽬标运动不是太快时可以有效的检测到⽬标。

2）背景减除法⾸先在没有⽬标的场景中获取背景图像，然后利⽤实时视频序列和背景图像做差，来实现地移动⽬标的检测。

如何获得背景是背景减除法的关键。

3）光流法是通过给图像中每个像素点赋予⼀个速度⽮量的⽅法建⽴光流场，利⽤光流场中⽮量运动的连续性来检测移动⽬标。

该⽅法的计算量通常很⼤，难以实现实时性的检测。

其中帧差法⽐较简单，可操作性较强。

⼀、帧差法原理 帧差法是通过两帧相邻图像间做差，并选取合适的阈值对图像进⾏⼆值化，从⽽选取出运动的物体。

设 f(x,y)为灰度差分图像，g k(x,y)、g k-1(x,y) 为相邻的两帧灰度图像，D(x,y)为侦差图像，T为差分阈值。

1、缓存两帧灰度图像。

2、两帧灰度图像做差，将结果和设置的阈值进⾏⽐较后转⼆值化输出。

3、对⼆值化结果进⾏框选，确定移动⽬标，类似⼈脸检测。

本设计的难点是如何能缓存两帧图像，以 SDRAM 为例，常⽤的⽅法有两种：掩码法和⾮掩码法，下⾯分别介绍⼀下。

⼆、移动⽬标检测——掩码法1、结构框图 如图所⽰：摄像头采集数据后，再SDRAM通道0中缓存后输出到 VGA_driver，正常的摄像头显⽰⼯程到这就结束了。

⽽为了后续处理，我将 VGA_driver 的输出数据先不输出到VGA引脚，⽽是对其进⾏图像处理：先进⾏ RGB转YCbCr处理，得到 8bit 的灰度数据 Y 分量，然后将 Y 分量输⼊到 SDRAM的通道 1 中，利⽤ SDRAM 的掩码，通道 1 的读出数据包含了 2 帧的灰度数据，将这两帧数据进⾏帧差计算，然后进⾏⼀些图像处理。

frame motion的原理
frame motion（帧运动）是指在视频处理中，通过比较连续帧
之间的像素差异来检测物体的运动。

其原理主要涉及到以下几个方面：
1. 光流法，光流法是一种常用的帧运动检测方法，它基于相邻
帧之间像素亮度的变化来计算物体的运动轨迹。

通过比较相邻帧中
相同位置像素的灰度值变化，可以推断出物体的运动方向和速度。

2. 特征点匹配，帧运动检测还可以通过在相邻帧中提取特征点，并利用特征点的位置变化来计算物体的运动。

常用的特征点包括角点、边缘点等，通过匹配这些特征点的位置变化可以得到物体的运
动轨迹。

3. 运动模型，帧运动检测还可以基于运动模型来预测物体的运
动轨迹。

常用的运动模型包括匀速运动模型、加速度运动模型等，
通过对物体运动的假设和建模，可以推断出物体的运动状态。

4. 其他方法，除了以上方法外，还有一些基于图像处理和计算
机视觉技术的方法，如基于深度学习的运动检测算法等，这些方法
也可以用于帧运动的检测和分析。

总的来说，帧运动的原理是通过比较相邻帧之间的像素变化或特征点位置变化来检测物体的运动轨迹，利用图像处理和计算机视觉技术来实现对视频中物体运动的分析和跟踪。

《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用。

其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。

本文将详细介绍智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术，包括其基本原理、实现方法、应用场景以及面临的挑战和解决方案。

二、运动目标检测技术1. 背景介绍运动目标检测是智能监控系统中的第一步，它的主要任务是在视频序列中准确地检测出运动目标。

运动目标检测的准确性与实时性直接影响到后续的跟踪、识别、分析等任务。

2. 基本原理运动目标检测的基本原理是通过分析视频序列中的像素变化来检测运动目标。

常见的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。

其中，背景减除法是目前应用最广泛的方法之一。

3. 实现方法背景减除法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分，得到前景掩膜，从而检测出运动目标。

实现过程中，需要选择合适的背景建模方法、更新策略以及阈值设定等。

三、运动目标跟踪技术1. 背景介绍运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。

运动目标跟踪对于实现智能监控系统的自动化、智能化具有重要意义。

2. 基本原理运动目标跟踪的基本原理是利用目标在连续帧中的相关性，通过一定的算法对目标进行定位和跟踪。

常见的运动目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。

3. 实现方法基于深度学习的运动目标跟踪方法是目前的研究热点。

该方法通过训练深度神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的跟踪。

实现过程中，需要选择合适的神经网络结构、训练方法和损失函数等。

四、应用场景智能监控系统中的运动目标检测与跟踪技术广泛应用于各个领域，如安防监控、交通监控、智能机器人等。

在安防监控中，该技术可以实现对可疑目标的实时监测和报警；在交通监控中，该技术可以实现对交通流量的统计和分析，提高交通管理水平；在智能机器人中，该技术可以实现机器人的自主导航和避障等功能。

视频处理算法范文一、视频去抖动算法视频去抖动是指消除视频中由于相机抖动或者拍摄器材不稳定导致的图像抖动。

常见的视频去抖动算法包括基于均值滤波、位移算法、卷积神经网络等。

其中，位移算法通过分析图像上的像素位移信息，计算抖动量，并根据计算结果对图像进行修复，能够有效地减少抖动现象。

二、背景建模算法背景建模是指对视频中的背景进行建模和分析，通过提取背景信息，可以实现目标检测、目标跟踪和背景减除等功能。

常见的背景建模算法包括基于高斯模型、自适应混合高斯模型、基于学习的方法等。

其中，自适应混合高斯模型是一种广泛使用的背景建模算法，它可以根据背景变化自动适应调整高斯分布的参数，从而更好地适应不同场景下的背景变化。

三、运动目标检测算法运动目标检测是指对视频中的移动目标进行检测和定位。

常见的运动目标检测算法包括帧差法、光流法、背景模型法和基于深度学习的方法。

帧差法通过比较相邻帧之间的像素差异，判断是否为运动目标，是一种简单高效的方法。

而光流法则通过分析相邻帧之间的像素位移，进一步计算运动目标的速度和方向。

基于深度学习的方法则通过卷积神经网络对视频图像进行特征提取，进而实现高精度的运动目标检测。

四、视频编码算法视频编码是指将视频信号经过压缩编码处理，以减少视频数据的存储空间和传输带宽。

常见的视频编码算法包括MPEG系列标准、H.264、H.265等。

其中，H.264是一种广泛使用的视频编码标准，它通过在空间和时间域上对图像进行预测和差分编码，并采用变换和量化等方法进行数据压缩，从而实现高效的视频编码。

opencv用于背景和前景分离的方法1. 背景和前景分离的概述背景和前景分离是计算机视觉中常见的任务之一，它可以将图像或视频中的前景对象从背景中提取出来。

这对于许多应用来说非常有用，比如视频监控、运动检测、人脸识别等。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了多种方法来实现背景和前景分离。

2. 基于帧差法的背景和前景分离帧差法是最简单且最常用的背景和前景分离方法之一。

它基于两个连续帧之间的像素差异来进行分割。

具体步骤如下：•首先，读取连续帧序列。

•然后，将连续帧转换为灰度图像。

•接下来，计算当前帧与上一帧之间的差异图像，可以使用OpenCV中的absdiff函数实现。

•对差异图像进行阈值处理，将不同区域标记为白色（前景）或黑色（背景）。

•最后，可以通过形态学操作对结果进行进一步处理，比如去除噪声或填充空洞。

帧差法的优点是简单易用，但它对光照变化和摄像机移动比较敏感，可能会产生误差。

3. 基于混合高斯模型的背景和前景分离混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种更复杂的背景和前景分离方法，它可以更好地适应不同场景下的变化。

GMM假设每个像素的灰度值是由多个高斯分布组成的，其中背景像素通常只有一个高斯分布，而前景像素可能有多个高斯分布。

具体步骤如下：•首先，读取连续帧序列。

•然后，将连续帧转换为灰度图像。

•接下来，使用OpenCV中的createBackgroundSubtractorMOG2函数创建一个背景减除器对象。

•使用背景减除器对象对每一帧进行处理，并得到前景掩码图像。

•最后，可以通过形态学操作对结果进行进一步处理。

相比于帧差法，基于混合高斯模型的方法能够更好地适应光照变化和摄像机移动等因素。

但它也需要更多的计算资源，并且在复杂场景下可能会出现误差。

4. 基于自适应混合高斯背景建模的背景和前景分离自适应混合高斯背景建模（Adaptive Mixture of Gaussians，AMoG）是一种改进的混合高斯模型方法。

智能交通系统中基于视频的车辆检测方法智能交通系统的快速发展和应用，改变了我们对城市交通的认识和管理方式。

在这个系统中，车辆检测是一个关键的环节，它对实现智能交通管理、提高交通效率和安全性起着至关重要的作用。

视频技术作为智能交通系统中最常用的一种检测方法之一，以其高效、准确和实时性成为了车辆检测的首选方法之一。

基于视频的车辆检测方法可以分为两个主要步骤：前景提取和车辆检测与跟踪。

前景提取通过对视频图像的对比度、颜色、运动等特征进行分析，将前景目标与背景进行区分。

常见的前景提取算法包括帧差法、背景减除法和光流法等。

其中，背景减除法是最常用的一种方法，它通过建立背景模型来动态地更新背景图像，从而准确地提取前景目标。

在前景提取的基础上，车辆检测与跟踪是接下来的关键步骤。

车辆检测与跟踪的目标是在前景目标中准确地识别和跟踪车辆，并将其与其他非车辆目标进行区分。

传统的车辆检测方法主要依赖于图像处理技术，如边缘检测、灰度变换和形态学处理等。

然而，由于车辆的形状和外观的多样性，传统方法往往存在一定的局限性和缺陷。

为了克服传统方法的局限性，近年来，基于深度学习的车辆检测与跟踪方法得到了广泛的应用。

深度学习技术以其强大的特征学习能力和自适应性在图像处理领域取得了巨大的成功。

基于深度学习的车辆检测方法主要包括两个关键步骤：特征学习和目标检测。

特征学习利用深度神经网络自动地学习和提取图像中的有用特征，将其转化为高级语义特征。

目标检测利用训练好的深度神经网络对特征图进行目标识别和位置定位，实现对车辆的准确检测与跟踪。

除了基于深度学习的方法，基于视频的车辆检测还可以结合其他传感器和技术，如雷达、红外传感器和激光雷达等。

这些传感器可以提供关于车辆位置、速度、方向等更详细和全面的信息，从而提高车辆检测的准确性和鲁棒性。

例如，激光雷达可以通过测量反射激光束的时间和强度来准确地检测车辆及其周围环境，同时还可以避免遮挡和光照条件的影响。

帧差法近些年来, 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, 提出了很多极其有效的算法难点主要在于视频序列中有各种不同的干扰因素, 这些因素主要包括: 光线明暗的变化、成像传感器本身的固有噪声、运动目标自身的形变或位移变化、背景中的杂波、运动目标的互相遮挡或者自遮挡等, 这些问题还有待于做进一步的研究。

目前, 常用的运动目标检侧方法有: 光流法、背景差分法和帧间差分法。

1.光流法光流法能够检测出运动目标较完整的运动信息, 不需要预先知道场景的任何信息, 能够较好的处理运动背景的情况, 并且可以用于摄像机运动的情况, 适用于帧间位移较大的情况。

但是由于透明性、阴影、多光源、遮挡和噪声等原因,利用光流法进行运动物体检测时, 计算量很大, 无法保证实时性和实用性, 故难以应用到实时系统, 同时对噪声比较敏感, 计算结果精度较低, 难以得到运动目标的精确边界。

2 .背景差分法操作简单, 能够提供完全的特征数据, 但对目标的检测能力较低, 尤其对天气、光照等噪声的影响极其敏感,3T 为预先设定的阈值, 可根据经验选取T , 若选取过大, 则检测的目标则可能出现较大的空洞甚至漏检, 若T 选取过小, 将出现大量噪声。

由于帧间差分法的不足, 就有学者提出了三帧差法, 三帧差法充分考虑了动像素的时间相关性, 对动态检测比较灵敏, 对随机噪声也有很好的抑制作用,但也存在一定缺陷, 即差分图像的检测阈值需手动设定, 大多数情况下只能依据实践经验。

三帧差分法的关键是选取合适的阈值对图像进行二值化。

运动目标自动跟踪是指对目标进行连续的检测并确定其运动轨迹[1].在视频监控领域中,目标智能识别与自动跟踪系统是近几年来的研究重点.在军事、国防和工业等领域有着广泛的应用前景.当前运动目标的检测方法主要有3类:光流法[2]、帧间差分法[3]和背景差分法[4].背景差分法具有简单、运算速度快等诸多优点,使得该法作为运动目标检测的基本方法被普遍采用.但该法暴露出若干问题:一种是因外部条件引起的,如对光线的变化、噪声等造成差分图像检测精度不高,甚至失效;另一种是由差分图像法本身内在局限引起的,主要有空洞[5]、拖影,以及运动目标被拉长等现象.光流法[6]虽然能够适用于静态背景和动态背景两种环境,有较好的适应性,但是其计算复杂度高,运算时间开销很大,不能满足实时性的要求.帧差法[7]比较简单,实时性高,它主要包括减背景方法和相邻帧相减法,即三帧差分法.减背景方法存在背景获取困难、受光照影响严重且更新困难等问题.三帧差分法受光照和阴影影响较小.笔者对三帧差分法进行改进,提出了一种简单有效的运动目标检测方法.1 运动目标实时跟踪系统1. 1 帧差法的基本原理帧间差分法的基本原理就是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减,在环境亮度变化不大的情况下,如果对应像素灰度相差很小,可以认为此处物是静止的;如果图像区域某处的灰度变化很大,可以认为这是由于图像中运动物体引起的,将这些区域标记下来,利用这些标记的像素区域,就可以求出运动目标在图像中的位置.一般采用的帧差法是在连续的图像序列[8]中2个或3个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取图像的运动区域.该运动目标实时跟踪系统是采用三帧差分来进行运动目标检测,这种方法不仅能提高运动目标检测[9]的速度,而且提高了所检测运动目标图像的完整性.均值滤波均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标象素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

视频技术考试试题及答案一、选择题1. 下列哪个是视频中人物的运动状况检测技术？a) 视觉跟踪技术b) 变换编码技术c) 基于智能分析技术d) 编码技术答案：a) 视觉跟踪技术2. 下列哪个是视频中音频信号的处理技术？a) 视频编码技术b) 音频编码技术c) 视频解码技术d) 音频解码技术答案：b) 音频编码技术3. 下列哪个是视频中帧间压缩编码技术？a) MPEG-1b) H.264c) JPEGd) MP3答案：b) H.2644. 视频中动态物体的检测技术分为哪两种？a) 静止目标检测和运动目标检测b) 上下文建模和像素差分c) 目标跟踪和运动分析d) 高斯混合模型和压缩感知答案：a) 静止目标检测和运动目标检测5. 下列哪个是视频中用于检测移动物体的技术？a) 背景减除法b) Hough变换法c) 图像分割法d) 高斯混合模型答案：a) 背景减除法二、判断题1. 视频摄像机的帧率越高，视频的流畅度越高。

答案：正确2. 视频编码是将视频信号压缩成较小的数据量。

答案：正确3. 视频流传输时带宽要求不高，对网络要求较低。

答案：错误4. 视频中存在多种编码与解码标准，如MPEG、H.264等。

答案：正确5. 视频中的静态目标检测技术主要应用于视频监控领域。

答案：正确三、简答题1. 请简要解释视频编码的基本原理。

答：视频编码是将视频信号按照一定的规则进行压缩，以减小数据的体积，从而提高传输和存储效率。

其基本原理是利用空间相关性和时间相关性，对视频帧进行差异性编码。

首先对每一帧图像进行预测编码，以预测值和残差值进行表示，然后对残差值进行变换编码和量化编码，最后进行熵编码得到最终的压缩视频数据。

2. 请简要介绍视频中的运动目标检测技术。

答：运动目标检测技术是指在视频中检测并识别出目标物体的位置和运动信息。

其中常用的技术包括背景减除法、帧间差分法和光流法等。

背景减除法通过对当前帧和背景模型进行差分，提取出与背景不同的像素点作为运动目标。

2017年第8期 信息通信2017(总第 176 期）INFORMATION & COMMUNICATIONS(Sum. N o 176)运动目标检测研究方法述论霍天枢，潘鸣宇(吉林广播电视大学，吉林长春130022)摘要:运动目标检测是视频处理系统的基本环节，它是运动目标跟踪、特征提取等复杂的处理的前提。

当前，运动目标检测技术在视频监控、工业监测、质量控制、智能交通系统等众多领域广泛应用。

文章介绍了背景减除、帧差法与光流法的 原理特征，并对比分析指出了这三种方法的优势和局限性，对进一步提高运动目标的准确检测具有意义。

关键词:运动目标检测；光流法；背景差分法;帧差法中图分类号:TP 391.41 文献标识码:A文章编号：1673-1131(2017)08-0104-03〇引言近年来,运动目标检测技术快速发展，是诸多学者在计 算机视觉范畴的热点研究课题,运动目标有效检测对于目标 根据和运动分析非常重要，其主要目的是通过序列图像将运 动物体从复杂的背景图像中分割出来，进而得到目标的位 置、大小、旋转角度及运动轨迹等信息。

运动区域的有效分 割为后续目标根据提供可参考的区域。

要在各种复杂场景(如关照变化、突变、噪声干扰、阴影）中寻找一种通用的运 动目标检测方法存在一定执行难度，众多研究学者提出了自 己的检测算法，致力于构建一种实时准确的检测方式，对相 关研究做出相应贡献。

运动检测算法多数利用连续图像的 时间、空间信息对检测目标区域进行提取的方法来实现，本 文就目前比较常见的方法，即背景减除法(Background Sub ­traction )、 侦差法 （Frame Difference ) 与光流 (Optical Flow )进行分析。

1背景减除法 1.1算法原理背景减除法将建立好的背景帧图像与输入的当前帧图像 逐像素点差分，用背景帧图像与当前帧图像的差分图像的绝 对值来表示，对有变化的区域则认为是运动目标。