静止背景下的移动目标视觉监控设计【毕业论文】.docx

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2012级毕业设计（论文）

静止背景下的移动目标视觉监控设计

年级：

2012级

学号：

姓名:

专业：

通信工程

指导老师：

二零一六年六月

摘要

对运动目标的检测和监控是图像分析的重要研究方向之一，利用捕捉的图像并跟踪运动目标这一手段已经广泛应用在工业、农业、医学、交通的方方面面。

本文介绍了在静止的背景下，对于移动目标进行视觉监控的研究，并且依次从对目标进行检测和对目标进行跟踪这两个方面做了简单的介绍和分析。

其中在对运动目标进行检测这个问题上，本文逐一详细分析了光流法、帧间差分法和背景消除法这三种方法，并将这几种算法从各个方面做了对比和分析，综合各个方面的因素决定利用背景消除法进行建模分析。

而对于目标跟踪方面，本文介绍了区域匹配跟踪、轮廓匹配跟踪、特征匹配跟踪这三种方法，而且在综合分析了各个方法的优点与不足之处后，提出了一种用预处理的方法去除噪声、用背景消除法和直方图建模方式的算法来处理场景中处于单模态的状态点，以便对监控图像进行处理。

关键字:

运动目标；目标检测；背景模型；数字图像处理

Abstract

Movingtargetdetectionandmonitoringisoneofthemostimportantresearchesintheimageanalysis,usedtocapturetheimageandtotrackmovingtargetsasatoolhasbeenwidelyusedinindustry,agriculture,medicine,andtransportationaspects.Introducedinthestaticcontext,researchonVisualsurveillanceformovingtargetstargetdetectionandtrackinginturnbothintroduction.Objectdetection,thispaperanalyzestheopticalflowmethod,framedifferencemethodandbackgroundeliminationofthesethreemethods,andcomparedthesekindsofalgorithmsinallitsaspects,allaspectsofintegratedfactorsmodelinganalysisusingbackgroundsubtractionmethod.Andfortargettrackaspects,paperintroducedhasregionalmatchtrack,andprofilematchtrack,andfeaturesmatchtrackthisthreespeciesmethod,andinintegratedanalysishasallmethodofadvantagesandinsufficient,proposedhasawithpretreatmentofmethodremovalnoise,andwithbackgroundeliminationmethodandhistogrambuiltdiewayofalgorithmtoprocessingsceneintheinsinglediestateofStatepoints,toonmonitoringimageforprocessing.

Keywords：

Object;TargetDetection;Background;DigitalImageProcessing

摘要 2

Abstract 2

第一章绪论 5

1.1课题研究的背景及意义 5

1.2静止背景下的移动目标视觉监控的研究现状 6

1.2.1国外研究现状 6

1.2.2国内研究现状 6

1.3论文结构 7

第二章运动目标的检测 7

2.1光流法 8

2.2帧间差分法 9

2.3背景消除法 10

2.4几种方法的比较 11

第三章 运动目标跟踪 11

3.1基于区域匹配跟踪 12

3.2基于轮廓匹配跟踪 13

3.3基于特征匹配跟踪 13

第四章系统的设计 13

4.1系统设计基本思路 13

4.2检测系统的结构 13

4.3系统功能模块定义 14

4.3. 2图像处理模块 14

4.3. 3图像显示模块 14

4.3. 4报警系统模块 14

4.4运动目标检测算法设计 15

4.4. 1背景建模 15

4.4.2运动目标分割 15

4.4.3阴影检测 15

4.4.4去噪处理 16

4.5系统实现及结果分析 17

第五章结论与展望 19

5.1结论 20

5.2展望 20

参考文献 20

致谢 22

第一章绪论

1.1课题研究的背景及意义

在连续的视频序列中对运动目标进行检测是计算机图像和视频处理的基础，而在视频监控的过程中关键技术是对移动目标进行跟踪2。

移动目标的视觉监控目前已广泛应用于工业、农业、医学、交通，遍布于我们的生活中，像是生活的守卫者。

因此对视觉监控技术的深入研究必然是未来科技的一个热门趋势，而如何实现智能化的视觉监控是现在亟需解决的问题。

在工业中，将视觉监控技术应用在灌装流水线的这一做法不仅大大减少了人力财力支出降低了成本，还大幅度的提高了产品的生产速度，同时产品的质量也得到了保证。

在农业中，将视觉监控技术应用在监控农作物生长过程中，利用视觉监控系统对农作物的生长状况进行实时监控并进行综合分析，能够实现科学施肥与灌溉，同时也对预防病虫也有所帮助。

在医学中，视觉监控技术应用在医学影像的分析，还有对其他医学影像数据进行统计和分析，实现综合分析，能够降低了误诊率。

在交通中，视觉监控技术用于捕捉突发事件，还原当时场景的真实情况，让人们因此提高警惕对自己严格要求以减少交通事故的发生概率。

在军事领域中，由于目标检测技术巧妙地避开了信号传输这一技术难点，在无人机方向已经得到广泛的应用。

在对野生动物的拍摄中，为了更好的了解一些稀有保护动物的生活习性和所处的大自然的环境，拍摄者不得不承担很大的风险去拍摄纪录片，而有了目标监控技术，不仅为摄像师带来了方便，还加强了拍摄效果的真实性。

1.2静止背景下的移动目标视觉监控的研究现状

1.2.1国外研究现状

国外对视觉监控系统的研究在20世纪60年代兴起，到目前为止国外许多高校以及科研组织对移动目标视觉监控展开了广泛的研究与探讨。

IEEE协会赞助了国际视觉监控系列会议，从1998年至今分别在亚洲、北美洲、欧洲举办了若干次会议并产生了深远的影响造福全球的人民，还在国际的权威杂志期刊上面出版了与视频监控相关的专栏，在生活的具体应用中获得了巨大的成果。

在2002年，主持国际视觉监控系列会议的IEEE成员们与瑞丁大学的相关专业的学生们和教授们一起合作，对行人在马路上的行为进行监控和跟踪这一方向展开研究。

而IBM公司与微软等一些大公司也在视频监控领域做出了很多尝试，他们着手于研究如何将手势识别这一高科技成果应用在商业的支付中同。

Maryland大学在目标监控的方面也做出了深入的研究，该大学开发的W4系统（即实时视觉监控系统）一方面能够识别出人的身体，另一方面可以凭借建立的外观模型来实现对众人的跟踪虬

我国有关视觉监控的研究是近几年才慢慢发展起来的，自行研制和生产的产品与国外依然有较大的差距。

对于我国来说，视频监控技术的在生活中的广泛推广和在公共场所的投入使用有助于保障公共安全，在防范恐怖袭击的活动的方面可以起到提前发现和预防的的作用，所以说视频监控技术的应用对于保障国民安全和社会安全具有重大的意义。

因此为了推动我国有关于视觉监控技术的研究与发展，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所将此列为重点并做了大量的研究工作，部分研究成果投入市场后已经取得不错的反应，有的科研成果已经做成产品应用在生活中，为智能化视频监控系统的发展提供了坚实的基础。

在中科院自动化研究所的带动下，国内的各大高校也逐渐对视频监控技术也展开了深入的研究与技术的突破。

1.3论文结构

本文各章的研究内容安排如下：

第一章，简单介绍了静止背景下有关移动目标检测与跟踪的研究背景与该技术对当下生活的重要意义，同时简单分析了国内外有关视频监控技术的发展情况，最后确定了本课题将要研究的内容。

第二章，简单介绍了三种常用的目标检测方法，依次分析了三种算法的原理并从各个方面归纳总结了这些算法的各自优势与不足，经过综合的分析本文在第四章采用的算法是背景消除法来对运动目进行标检测。

第三章，简单介绍了目前常用的匹配的跟踪算法，本文依次分析了这三种跟踪方法的特点。

第四章，首先描述了该系统设计的基本思路及系统总体结构，然后对其各个模块及处理流程做出了定义，并给出了系统的分析方法及实现步骤。

第五章，本章是对全文的总结，提出了本文中的不足之处和对目标检测这一研究领域的一些思考，并猜测了在视觉监控技术领域的未来的热点方向。

第二章运动目标的检测

本文的研究对象是在摄像机与背景图像不存在相对运动的情况下的运动目标，所做的工作是在连续帧中对此类目标进行检测。

对连续图像进行处理的第一个步骤是研究如何在连续图像序列中检测出运动目标。

这是一种解决视频图像序列中的有效的算法,其目的是将监视的对象从图像中分离出来，通过一系列检测得到运动目标的信息,这样就简化后续工作的难度。

2.1光流法

光流法⑶的原理是赋予图像中的每一个像素一个速率矢量，这样下来整体会产生许多的二维的瞬时速率场，接着就会产生了一个图像运动场通俗的说，二维的速度矢量是三维速度矢量在成像表面的投影的一种表现形式，在已知二维速度矢量的情况下可获得三维的结构信息。

利用光流法来进行目标检测能够得到被监控对象的运动信息。

此外，利用光流法可以在未知背景信息的条件下把连续图像序列中的运动目标检测出来。

原因在于光流法「刃是利用了光流场具有不连续的性质，它把图像分割成不同的区域，这是一种对光流场的估算进行检测分割的方法。

设是图像点在时刻的亮度表示，假定点在时运动时亮度不变，即满足灰度守恒的假设，那么可以推出：

（2.1.1）

如果亮度随光滑变化，则有

（2.1.2）

记，并称为光流场，把下式2.1.3称为对光流的约束方程：

（2.1.3）

或者写成这样：

（2.1.4）

其中，

根据对光流的约束方程只能求解得出U沿梯度方向上的值，所以我们无法通过一个点上的信息获得u和v的数值并进一步确定光流的信息，我们将这种不确定问题称为孔径问题"5。

在光流光滑变化的前提下求解光流，这样下来的运动目标既满足光流约束又满足全局平滑性这两个条件"知全局平滑性意思是指运动目标在偏离光滑性和基本等式的误差很小，小到可以忽略不计，这样就把求解光流场u,v的问题转化为：

（2.1.5）

（2.1.6）

（2.1.7）

其中的数值反映上面两种误差之间的相对权重，的大小与平滑度成正比，越大则表小估计的精度越高。

用光流法对运动目标进行检测是利用了运动目标随时间变化的性质，这样说来光流法不仅可用在对运动目标的检测，还可直接用于对运动目标的跟踪。

若缺少特定的硬件，加上外界环境因素的干扰，如遮挡性差、光源多、透明性差、噪声大等，使光流计算方法相当复杂，因此光流