复杂条件下的运动目标检测方法研究综述
复杂背景条件下的红外快速运动小目标检测方法
ｐ ｏｐ ｅ ｏ ｉｆａｅ ｓ ｌ ａｔ ｏｖｎｇ ａ ｇ ｔ ｔ ｃ ｏｎ ｒ ｏｓ ｆ ｒ ｎ ｒｄ ｍａｌ ｓ ｍ ｒ ｆ ｉ ｔｒ ｅ ｄｅｅ ｔ ｕｎ ｒ ｏ ｐｌｘ ｂ ｃ ｒ ｕｎ ｔ ｍ ｐ ａ ｄｏ ａｎ ｈａａ ｔ ｒｓｉｓ ｎａｙ ｉ ｉ ｄｅ ｃ ｍ ｅ ａ ｋｇ ｏ ｄ． ｅ ｏｒｌ ｍ ｉ ｃ ｒ ｃｅ ｔ ａ ｌｓｓ ｉ ｃ ｗ ａ ｐｒ ｐｏ ｅ ｔ ｃ ｉ ｍ ｔ ｆａ ｅ ｅ ａｓ ｆ ｉ ａ ｅ ｓ ｏ ｓ ｄ ｏ ｏｎｆ ｒ ｈｅ ｒ ｍ ｓ ｒｌ ｏ ｍ ｇ ｗｈ ｃ ｃ ｎ ａｎ ｍ ａｌ ａ ｇ ｇｈｅ ， ｔ ｗ ａ ｌｔ ａ ｋ ｔ ｗ ｅ ｅ ｐ ｆｅ ｔ ｉ ｉ ｈ ｏ ｔｉ ｓ ｌ ｒ ｅ ｔ ｎ ｈｅ ｔ ｖｅｅ ｐ ｃ ｅ ｓ ｒ ａ ｐ ｄ Ｏ ｉ ｄｃ ｅ ｏｍ ｐ ｅ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ ｎｔ ｄｆｅ ｅ ｔ ｃ ｌ ｓａ ｄ ｐｉｋ—ｕｐ ａ ａｔｔｒ ｅ ，ｂ ｖｅ ｌｐ ｐ ｆｎ ｆ ｔｒ Ｗａ ｕ ｅ Ｏ ｆｎｄ ｔ ｅ ｓ ｌ ｔｒ ｅ ｏｓ ｈ ｍ ｇ ｉ ｏ ｉ ｒ ｎ ｓａｅ ｎ ｃ ｗ ｉ ａｇ ｔ ｏ ａｌ ｉ ｅ ｅ ｉ ｅ Ｓ ｓ ｄ ｔ ａ ， ｉ ｌ ｉ ｈ ｍ ｌ ａｇｔ ａ
（ ｈ ｏ ｅ ｅｏ ｅ ｇ ｕ Ｔ ｎ ， ｅ ｇ ｕ２ ３ ５ ， ｈｎ ） Ｔ ｅ Ｃ ｌ ｇ ｆ Ｂ ｎ ｂ ａ ｋ Ｂ ｎ ｂ ３ ０ ０Ｃ ｉａ ｌ
Ａｂｓ ｒ ｔ Ａ ｅｈｏｄ ｃ ｍ ｂｉ ｄ ｅ ｐｏ ａ ｄ ｍ ａｎ ｃ ｒ ｃｅ ｓｉｓａ ａｙｉ ｎ ｗａ ｅｅ ｃ ｅ ｒ ｎ ｆ ｔａｃ ： ｍ ｔ ｏ ｎｅ ｔｍ ｒｌ ｏ ｉ ｈａａ ｔ ｒ ｔｃ ｎ ｓｓａ ｄ ｉ ｌ ｖ ｌｔｐａ ｋ ｔ ｔａ ｓｏｍａ ｗ ｉｈ ｐｉ ｌｎｅ ｆｌｅ ａ ｔ ｐｅｉ ｔｒ Ｗ Ｓ ｉ
复杂海况下海面弱目标的精准与智能探测1
海面弱目标信号通常具有低信噪比、非线性和时变等特点，容易被海洋背景噪声 淹没。
信号提取方法
针对弱目标信号的特点，可采用匹配滤波、时频分析、波形识别等方法，提高信 号提取的准确性和效率。
噪声抑制与目标增强技术
噪声来源与特性：海面弱目标探测中的噪声主要 来源于海洋环境噪声、电子设备噪声等，具有宽 频带、非平稳等特性。
该技术可用于海上军事目标的侦察与 监视，提高海上作战能力。
海上搜救
在海上事故或灾难发生时，该技术能 够快速定位并救援海上遇险人员。
海洋科学研究
海面弱目标探测技术为海洋生物学、 海洋地理学等研究提供有力支持，推 动海洋科学的发展。
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பைடு நூலகம்
03
复杂海况下的精准探测技术
高分辨率雷达探测技术
高频率波段
利用高频波段的雷达探测技术 ，可以有效穿透海浪、海雾等 干扰因素，实现对海面弱目标
的高分辨率探测。
先进信号处理技术
采用先进的信号处理技术，如恒虚 警率处理、多普勒处理等，提高雷 达探测的精度和稳定性。
多目标跟踪算法
应用多目标跟踪算法，对复杂海况 下的多个弱目标进行准确跟踪和定 位，确保探测结果的可靠性。
海上实际应用
将经过验证的智能探测算法应用于实际海上场景，辅助船 员或自主航行系统实现对海面弱目标的精准探测和识别， 提高航行安全性和效率。
05
系统集成与实验验证
精准与智能探测系统总体设计
系统架构设计
针对复杂海况下的海面弱目标探测，设计一种高效、稳定的系统架 构，确保在各种海况条件下都能实现精准探测。
02
海面弱目标探测技术基础
电磁波与海洋环境的交互作用
复杂条件下的运动目标检测方法研究综述
和理 解 的奠定 基础 。 目前 ， 动 目标 检测 方法 主 运
收稿 日期 ：０ ８— ３—１ ２０ ０ ６ 作者简介 ： 张森悦 （ ９９一 ， ， 宁沈 阳人 ， 师 ， 士研究 生 ， １７ ） 女 辽 讲 硕 主要研究方向 ： 图像处理 、 机器视觉 ， Ｅ—ｍａ ：ｔｒ ７ ６ ． Ｏ 。 ｉ ｘｌ ＠１３ Ｃｒ ｌ ｅ２ ｎ
指 出 了方 向 。
关键词 ： 复杂条 件 ； 目标检测 ； 光照变化 ； 背景干扰
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标 识码 ： Ａ
运 动 目标 检 测 ， 就是 检 测 视 频 序 列 图像 中是 否存 在相 对 于整 幅 场 景 图 象运 动 的物 体 ， 目前 被
广泛 应用 于安 全 监控 、 视频 压缩 编码 、 通监 测 等 交
取 运动 目标 。这 种 方 法 是 最 简单 最 直 接 的方 法 ，
点 问题之 一 。 目前 常用 的运动 目标 检测 技术 主 要
有 三种 ： 景 减 除 法 、 差 法 和 光 流 法 。Ｔ ｙｍ 背 帧 ｏａ ａ
在文献［ ］ ４ 中列举 了一个复杂条件（ 场景） 大体上 所涉 及 的 问题 ， 括 ： 包 背景 中 的物 体 发生 运 动 ； 由
小 的情况 。 光 流法 是 目前 研 究 比较 多 的方 法 ， ａ ｏ Ｂ ｒ ｎ在 ｒ
１ 目标 检 测 的 常用 方 法
运动 目标 检测 的 目的是 为 了找 到产生 运 动 的 区域 ， 测 出来 的运 动 区 域将 为 后续 的行 为 分 析 检
运动目标检测方法总结报告
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ABSTRACTBecause 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目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (3)研究背景及意义 (4)研究现状 (4)第二章经典的运动目标检测算法 (5)光流法 (5)帧差法 (5)背景差分法 (7)第三章改进的运动目标检测算法 (9)改进的三帧差分法 (9)帧间差分法与光流法结合 (10)改进的背景建模算法 (11)第四章总结 (13)参考文献： (17)第一章绪论研究背景及意义近几十年来，在科学技术飞速发展的条件下，视频与图像处理技术不断提高，各种各样的视频监控产品已经走入了人们的视野，并且在给我们的生活带了很多方便。
复杂背景下目标的快速识别方法
复杂背景下目标的快速识别方法【摘要】复杂背景下目标的识别是自动跟踪测量系统中的关键技术，识别算法的优劣直接影响了目标识别的精度与速度。
针对空中目标成像，由于大气湍流等因素的影响，CCD图像中的光斑通常呈不规则形状，而传统的模板匹配法与圆拟合法在识别不规则光斑时存在不足。
本文利用光斑在像平面上的空域分布特性，提出一种基于空域相关程度排序的识别算法，配合经过改进的高效图像处理方法，实现了多个不规则光斑的快速识别。
实验结果表明该方法能够在混有多个假目标的图像中有效识别出真实目标并进行跟踪测量。
【关键词】测量技术；目标识别；光斑质心；迭代搜索The fast identification method of target under complex bockgroundZhang hui-senPetroChina Changqing Oilfield Company Training Center ，Xi’an 710127 ChinaAbstract：The fast identification method of target under complex bockground is the key technology of automatic tracking measurement system.The quality of recognition algorithm directly affected the target recognition speed and accuracy.Aimed at the aerial target imaging，since atmospheric turbulence factors，the spots of CCD image usually appears irregular shape，the traditional template mat ching method and the light fitting method are not very effect when these spots exist.In this paper，we Proposed an recognition algorithm based on sorting space-domain relevance. Cooperate with efficient image processing method，this algorithm achieved quick identification of multiple irregular spot. Experimental results show that the proposed method can effectively recognize the true target ，moreover tracking and measure this target in the image mixed with several false target.Key word：Measurement Technology，Target recognition，Spot centroid，Iterative search1、引言在一些科学测量实验中，通常要求仪器对空中目标实施自动跟踪测量，点光源是被测目标上最常用的一种信标。
特殊天气条件下的目标检测方法综述
特殊天气条件下的目标检测方法综述随着科技的不断进步和人们对高效智能视觉系统的需求增加，目标检测技术作为计算机视觉领域的关键研究方向之一，一直吸引着学术界和工业界的广泛关注。
然而，目标检测在特殊天气条件下的应用一直面临着许多挑战。
例如，在浓雾、暴雨、积雪等恶劣气候的影响下，目标的边界模糊、光照条件变差、图像质量下降等问题都极大地影响了目标检测算法的有效性和准确性。
为解决特殊天气条件下的目标检测问题，学术界和工业界联合努力，提出了一系列有效的方法和技术。
下面将对这些方法进行综述，以期使读者对特殊天气条件下的目标检测方法有一个全面的了解。
首先，针对浓雾天气下的目标检测问题，提出了基于退化模型的方法。
通过建立浓雾图像的退化模型，利用图像去雾算法对图像进行去雾处理，恢复目标的清晰度和细节，从而提高目标检测算法的性能。
此外，还有一些学者将红外图像或多光谱图像与可见光图像进行融合，以克服浓雾对可见光图像的影响。
其次，对于暴雨等复杂天气条件下的目标检测问题，研究者们提出了多种创新方法。
一种常见的方法是利用水雾重构技术来恢复受雨滴遮挡的目标。
该方法通过对图像的物理特征进行分析，提取出受雨滴遮挡目标的表观特征，并通过恢复算法重新构建出目标的完整表观。
另一种方法是基于深度学习的目标检测算法。
这些算法通过学习大量标注数据，实现了对目标的自动学习和识别，可以有效地应对复杂天气条件下的目标检测问题。
最后，对于积雪等环境下的目标检测问题，一种常用的方法是基于纹理和轮廓等特征进行目标检测。
由于积雪会改变地表的纹理和形状，这些特征可以用来区分目标和背景。
此外，还可以利用热成像技术，通过目标和周围环境的温差对目标进行检测和识别。
综上所述，特殊天气条件下的目标检测方法面临着诸多挑战，但同时也有许多创新的解决方案。
这些方法不仅提高了目标检测的准确性和鲁棒性，而且在提供实时、可靠的目标检测能力方面也有了巨大进步。
然而，目前的研究还存在一些问题，如算法的复杂性、实时性和泛化能力等方面的挑战。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测技术在多种场景下都取得了显著的成果。
然而，在特殊天气条件下，如雾天、雨天、雪天等，目标的检测往往面临极大的挑战。
本文旨在全面综述特殊天气条件下的目标检测方法，分析其技术特点及适用性，以期为未来的研究提供有益的参考。
二、雾天目标检测在雾天环境中，由于大气中悬浮微粒的散射作用，图像的对比度和清晰度都会降低，从而增加了目标检测的难度。
针对这一问题，研究者们提出了多种方法。
其中，基于深度学习的去雾技术与目标检测技术相结合的方法成为研究热点。
通过深度学习模型对雾天图像进行去雾处理，提高图像质量，从而提升目标检测的准确率。
此外，还有一些方法通过构建雾天特定场景下的目标检测模型，提高对雾天环境的适应性。
三、雨天目标检测雨天环境下，雨水会在摄像头镜头上形成水珠或水雾，导致图像模糊、失真。
针对这一问题，研究者们提出了基于雨滴模型的目标检测方法。
这种方法通过构建雨滴模型，模拟雨天环境下的图像变化，从而对目标进行准确检测。
此外，还有一些方法通过改进目标检测算法的鲁棒性，使其在雨天环境下仍能保持良好的性能。
四、雪天目标检测雪天环境下，由于雪花的遮挡和反射作用，图像的对比度和亮度都会发生变化，给目标检测带来困难。
针对雪天环境，研究者们提出了基于颜色和纹理特征的目标检测方法。
这些方法通过提取目标的颜色和纹理特征，在雪天环境下仍能实现较为准确的目标准确率。
同时，还有一些方法通过改进算法的适应性，使其在雪天环境下具有更好的性能。
五、技术特点及适用性分析特殊天气条件下的目标检测方法具有以下技术特点：一是需要结合特殊天气环境的特点进行模型构建和算法优化；二是需要提高算法的鲁棒性，以适应不同天气环境下的变化；三是需要充分利用目标的颜色、纹理等特征信息进行准确检测。
在适用性方面，不同方法适用于不同的特殊天气环境和场景。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的目标检测方法。
复杂光照条件下的运动目标检测
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·60·2021年第06期文章编号：2095－6835（2021）06－0060－02复杂光照条件下的运动目标检测王杰，陈宁，李潇峥，李旭亮（浙江科技学院机械与能源工程学院，浙江杭州310023）摘要：为了解决视频目标检测中光照变化对目标检测产生的影响，提出了一种考虑光照变化的运动目标检测方法。
首先确定光照变化的强度并进行分类，其次将图片均匀分割成9块区域并计算光照强度均值，最后根据相邻帧光照强度变化量进而改变混合高斯模型的个数和学习率的大小。
实验结果表明，该方法与传统混合高斯模型相比在不同光照条件下均具有较好的检测效果。
关键词：复杂光照；目标检测；混合高斯；学习率中图分类号：TP391.41文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2021.06.020在图像分析与处理中，人们更希望获取其感兴趣区域。
而常用的方法就是对图像进行处理，突出有效目标去除无用的信息[1]。
目前，常用的运动目标检测方法有帧间差分法、光流法、背景差分法等[2]，但这些方法对光照变化场景中的目标图像处理效果较差，存在目标漏检、误检等诸多缺点。
针对上述问题文献[3]采用自适应学习率的混合高斯模型进行背景建模，该方法可以一定程度上解决光照突变带来的影响。
文献[4]采用边缘描检测和RGB颜色信息相结合的方式对前景和背景进行分割，进而实现目标检测。
文献[5]根据最近观察到的像素值的历史值进行背景建模，随着时间的推移逐渐更新背景。
文献[6]改进ViBe的视觉背景提取算法，根据光照变化的不同做出相应改进，提升了算法对光照变化的鲁棒性。
上述方法在不同程度上解决了光照变化的影响，但算法存在计算量大、实用场景受限、检测不完整等问题。
基于以上学者研究存在的问题，混合高斯背景建模相对于其他检测方式，可以更有效地检测出光照变化区域的运动目标[7]。
运动目标检测方法概述
运动目标检测方法概述作者：景阳黄柔周婧琳来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第23期摘要：随着社会的发展，人们获取的信息途径越来越多，单纯的依靠人类的五官已不能及时的将我们获取的海量信息进行甄别和判断，因此计算机技术基础上发展的图像处理技术为我们生活、工作中的信息处理提供了很大的帮助，其在社会中的作用也越来越凸显。
其中，运动目标检测技术是整个图像处理技术的基础性环节，直接关系到后续信息处理的成败。
本文主要介绍了目标检测的常用算法的原理以及它们的优缺点，并对其中的帧间差分法和背景减除法进行了仿真实验，以验证其优缺点。
关键词：运动目标检测算法；帧间差分法；背景减除法中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 23-0000-031 引言运动目标检测技术是图像处理技术中的关键基础技术[1]，利用运动目标检测技术可以对视频图像中感兴趣的目标进行实时地检测、识别、提示报警，是进一步视频图像处理的重要依据。
运动目标检测技术已经广泛应用于智能视频监控、犯罪预防、智能分辨、自动制导等安防、军事领域[2]。
运动目标检测是将运动目标从视频序列图像背景中分离出来。
各类实际应用需求的不断增多，大大地推动了运动目标检测技术的发展，产生了许多成熟的目标检测算法。
一般我们会把运动目标检测区分为动态环境下和静态环境下，由于动态环境处理较为复杂，所以本文主要介绍静态环境下的目标检测算法。
2 运动目标检测常见方法静态环境下的运动目标检测是指将视频序列中的图像分割为背景图像和前景图像[1]，提取其中存在变化的区域为前景图像，即运动目标或称感兴趣区域，而没有发生变化的区域为背景图像。
能否准确地检测出监控场景中的运动目标直接影响了后续目标跟踪和行为分析等效果的好坏，因为目标检测提取出来的像素是后续处理分析的主要对象，是分析与处理的基础。
虽然，在视频监控场景中，监控环境情况十分复杂，但每个运动图像都具有独特的可供计算机识别的特点，计算机利用这些特点就可以将前景图像检测出来。
复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法
目标在下一帧的位置。
２ 运 动 目标 的检 测
在小区监控环境下， 背景相对稳定， 在应用 中使用 自
适应的背景差分算法。 背景差分法是利用当前图像与背景
图像的差分检测出运动区域， 首先取视频的前几帧的平均
值和标准差作为参考背景， 然后把视频序列中的当前帧和
运动物体有一定的局限性 ； 基于模板匹配的方法是先确定
。
（） ７
当下面条件满足时， 背景模型进行 自动更新 ， 提高 目
统计前 Ｒ帧的平均图像 ：
）喜 ＝ 删 去
其 中， 表示帧序列。 ｒ
统计前 帧的平均图像差：
（ １ ）
（ ２ ）
（） ３
Ｄ，＝∑ ， 一（ （） 川） ｉ ｉ 去 Ｆ，
２２ 目标检测 ．
将当前帧与参考背景进行 Ｌ较． ｔ 得到目标：
Ｒ ｉ ＝Ｆ（ 一Ｇ（ ） （ ） ， ｉ） ， ｉ ，
其中，（ ） Ｇｉ 为背景图像， ， 为当前帧 ，（ ） ， 彤 ） Ｒｉ 为背景 ，
差分。 对背景差分进行二值化处理 ：
＝
卜
。
√
（） ４
其中， Ｔ为阈值。 使用平均图像差对阈值进行修正， 可 以避免一些不可预测的干扰 ， 图像 Ｒ ） 二值 （ 值为 １ 的区
ｌ 圜
具 实 检 、踪 分 判 的 能 监 系 是 能 监 系 发 的 然 势本 提 有 时 测跟 和 析 断 智 化 控 统 智 化 控 统 展 必 趋 ，文 出
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着科技的发展和智能化社会的到来，目标检测技术成为了众多领域不可或缺的技术之一。
在复杂多变的自然环境中，尤其是特殊天气条件下，目标检测技术的有效性和准确性成为了研究的关键。
本文将围绕特殊天气条件下的目标检测方法进行综述，分析现有技术及其应用领域，以期为相关研究提供参考和指导。
二、特殊天气条件概述特殊天气条件通常指风雨雪雾等恶劣环境，以及光线变化等非标准气象条件。
这些因素都会对目标检测的准确性和效率产生影响，因此，特殊天气条件下的目标检测技术具有较高的研究价值。
三、传统目标检测方法在特殊天气条件下，传统的目标检测方法主要依赖于图像处理技术和特征提取技术。
通过提取图像中的关键特征，如颜色、形状、纹理等，结合分类器进行目标识别。
然而，在特殊天气条件下，由于光照、雨雪等因素的影响，这些传统方法的准确性和稳定性往往受到挑战。
四、现代目标检测方法随着深度学习和人工智能技术的发展，现代目标检测方法主要基于卷积神经网络（CNN）等深度学习算法。
这些方法通过大量的训练数据学习目标的特征和规律，实现高精度的目标检测。
在特殊天气条件下，这些方法可以通过自适应的模型和算法优化来提高准确性和稳定性。
常见的现代目标检测方法包括YOLO （You Only Look Once）、Faster R-CNN等。
五、特殊天气条件下的目标检测方法针对特殊天气条件下的目标检测，研究者们提出了多种具有针对性的方法。
例如，针对雾天环境，可以采用基于深度学习的去雾算法来提高图像的清晰度；针对雨雪天气，可以通过动态阈值调整和特征选择来减少雨雪对目标检测的影响。
此外，还有基于光流法、基于雷达技术的目标检测方法等。
这些方法各有优缺点，可以根据实际需求进行选择和应用。
六、应用领域特殊天气条件下的目标检测技术在众多领域有着广泛的应用。
在智能交通系统中，可以用于车辆、行人等的实时检测和追踪；在安防监控领域，可以用于人脸识别、行为分析等；在军事领域，可以用于无人机侦查、目标跟踪等任务。
《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文
《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着红外技术的不断发展，红外小目标检测与跟踪技术在军事、安防、交通等领域的应用越来越广泛。
然而，在复杂背景条件下，红外小目标的检测与跟踪仍然面临诸多挑战。
本文旨在研究复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法，以提高红外系统的性能和可靠性。
二、红外小目标检测算法研究2.1 背景建模在复杂背景下，背景建模是红外小目标检测的关键步骤。
传统的背景建模方法包括静态背景建模和动态背景建模。
针对红外小目标的特性，我们采用基于高斯模型的动态背景建模方法，通过实时更新背景模型，有效抑制背景干扰。
2.2 目标提取目标提取是红外小目标检测的核心步骤。
在提取目标时，我们需要克服噪声、光照变化、动态背景等干扰因素。
为此，我们采用基于多尺度、多方向的红外目标提取算法，通过多尺度滤波和方向性滤波，提取出红外小目标。
2.3 实验分析我们通过大量实验验证了所提出的红外小目标检测算法的有效性。
实验结果表明，该算法在复杂背景下能够准确提取出红外小目标，具有较高的检测率和较低的虚警率。
三、红外小目标跟踪算法研究3.1 跟踪策略红外小目标跟踪是利用检测到的目标信息，对目标进行连续观测和预测的过程。
我们采用基于卡尔曼滤波的跟踪策略，通过预测目标的运动轨迹，实现目标的稳定跟踪。
3.2 算法优化为了提高跟踪精度和实时性，我们对算法进行了优化。
首先，我们采用基于特征点的匹配方法，提高了目标与背景的区分度；其次，我们引入了多尺度、多方向的跟踪策略，使算法能够适应不同尺度和方向的目标；最后，我们采用并行计算的方法，提高了算法的运算速度。
3.3 实验分析我们通过实验验证了优化后的红外小目标跟踪算法的性能。
实验结果表明，该算法在复杂背景下能够实现对红外小目标的稳定跟踪，具有较高的跟踪精度和实时性。
四、结论本文研究了复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法。
通过背景建模、目标提取、跟踪策略等方面的研究，提出了一种有效的红外小目标检测与跟踪方法。
复杂背景下运动目标的检测与跟踪
第36卷，增刊、b1．36Suppl eⅡ1ent红外与激光工程I n矗勰d and La se r Engi nee r i ng2007年9月S印．2007复杂背景下运动目标的检测与跟踪李平岐1，陈万春1，邢晓岚2(1．北京航空航天大学宇航学院，北京100083；2．空军装备研究院总体所，北京100076)，摘要：比较了H S和L K两种光流计算方法的性能，并针对复杂背景的情况，提出了一种基于LK光流柱状图和c釉v边缘检测融合技术的运动目标检测跟踪方法。
该方法分三步：首先，利用LK光流柱状图信息完成运动目标的检测，并获得目标分割图；然后用canny边缘检测算子的检测信息并融合目标分割图信息获得细化的目标边缘图；最后根据检测结果计算目标形心。
实验表明，该方法能有效解决复杂背景下运动目标的检测与跟踪。
关键词：目标检测；复杂背景；光流；柱状图；C aI l ny算子中圈分类号：V448．25+1文献标识码：A文章编号：1007．2276(2007)增(探测与制导)．0182．05 D e t ec t i on and t r acl【i ng of m oV i ng obj ect i n com pl e x backgr oundL I Pi ng．qi l，C既N W如．c hunl，x矾G xi ao．1肌2(1．sc h∞l ofA帅n越坩cs，Bei h粕guni ve璐咄Be日崦100083，Chi Il a；2．A i：晌rceEqui pm ent R esearc hA cad咖y’B询遗1的0r76。
C hi皿)A b st r a ct：A com p撕s on ofⅡl e pe ffom aIl c e of H S aI l d L K opt i ca l f l ow al g嘶t|l Ins i s pr es ent cd，锄d a m em od of det e ct i on and t r acl【i ng of m oV i ng obj ect usi I l g a f us i on al gori t l l m i s pr opo s ed bas ed on m et l i st ogr锄of L K opt i ca l nowaI l d edg e e x仃ac t ed by C a I l ny’s op er at o r i n coI印l ex bac kground．7111i s m em od w as perf0咖ed by t l l r ee st印s．Fi rs t，m e det ect i on of obj ect w a s f i ni s hed and m e s egm ent at i on m a p of obj ect w a s obt ai ned us i I l gⅡl e l l i st ogr锄of L K opt i c al now；Sec伽d，m e edge m ap of obj ect w a s obt ai ned by a f us i on r nem od bas ed o n t he segm en t at i on m印of t Ile obj ect al l d t he ed ge e x廿ac t ed by C aI l ny’s op er a_t or；Tt l j r d，m e cen仃o i d of obj ect w as obt ai ned accor di ng m e edg e m印of obj ect．Expedm ent s ha-ve show n t ll at Ⅱl is m et I l o d can e讯贮t i vel y deal w i t l l t l le det ect i on and仃ac ki ng of m oV i ng obj ect w i t t l con l pl ex back gr ound．K ey w or ds：O巧ect det ecdon；一C伽叩1ex ba ckgr0唧d；O pt i c al now；H is t o{驷m；C a加y ope豫缸0引言复杂背景下运动目标的检测和跟踪是当前数字图像处理和计算机视觉领域的研究热点。
复杂场景中基于对象的运动目标检测方法
２１ ０ ０年 １ 月 １
光 电工 程
Ｏｐ ｏ Ｅｌ ｃ ｒ ｎ ｃＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ ｔ — ｅ ｔｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ
、，１３ ． Ｏ． １ ０ －７ Ｎ １
Ｎ Ｏ ２０１ Ｖ， ０
文章 编号 ： １ ０ — ０ Ｘ（０ ０ １ ０ １ ０ ０ ３ ５ １ ２ １） 卜０ ０ — ７
复 杂 场 景 中基 于 对 象 的运 动 目标 检 测 方 法
张笑微 ，周建雄
（西 南 科 技 大学 信 息 工程 学 院 ，四 川 绵 阳 ６ １ １ ） ２００
摘要 ：基 于像 素层 面的混合 高斯背景建模方 法不能很好 的解决动态背景 中的运动 目标检测 问题 。由于背景像素运 动 的复杂性 ，该方法很 难将动态背景建入模型 ，会造 成大量的误检 。本文在混合 高斯 背景建模 的基础上 ，通过 空 域和 时域对动态背景产生的误检进行抑制 。在 空域运 用 ＭＲ 模型和混合 高斯模型分 别计 算像素 点的先验概 率和 Ｆ 类条件概 率 ， 通过结合 像素点的先验概率和类条件概 率完成前景 图像的分割 ， 在很 大程度上去除 了小 面积 的误检； 在时域通过 目标的运动持续性 ，运 动显 著性 和面积 变化稳定性三个 目标特征 过滤大面积的误检 。通 过实验表 明， 在保 证较 高检测精度 的情 况下 ，该 方法能够在很 大程 度上抑制动 态背景产生 的误检 。
ｆ ｍ ｒ Ｍ Ｒ ｍｏ ｅ ｎ Ｍ ｉ ｕ ｅ ｆ ａ ｓｉ ｓ （ ｏ Ｆ ｄｌ ｄ ａ ｘ ｒ ｏ Ｇ ｕ ｓ ｎ ＭＯＧ ｍｏ ｅ． Ｂ ｃ ｍｂｎｎ ｔ ｅ ｌｓ—ｒ ｒ ｒ ｂ ｂ ｌｙ ｎ ｔ ａ ） ｄ １ ｙ ｏ ｉｉｇ ｈ ｃａｓ ｉ ｐ ｏ ａ ｉｔ ａ ｄ ｐ ｏ ｉ
监控系统下的运动目标检测方法[文献综述]
![监控系统下的运动目标检测方法[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/80bf9688ec3a87c24028c4c5.png)
利用上述方法二值化差图像 后，其中包含真正的运动信息。
2.3.4目标检测[8]
2.3.4.1运动目标的提取
设n时刻背景参考图像为 ，当前帧图像为 ，则背景差分图像为：
(2.3.7)
对于运动目标检测的判断依据为：若 ，则 点属于运动目标象素，反之属于背景点象素。这里的T是门限阈值。首先需要评估活动值是由运动对象造成的，还是由摄像头的噪声造成的。假设摄像头的噪声是叠加噪声，遵从高斯分布。描述该分布的参数有均值 和标准差 。噪声假设是和空间和时间无关的。基于这些假设，第n帧颜色通道i的强度观测值 可以表达为：
，（2.1.2）
。（2.1.3）
得到运动目标的运动矢量场后，可以对矢量场图像进行分割以获得运动区域。首先由矢量场图像的均值确定阈值。然后对图像进行快速的阈值分割，得到初始的分割图像并对其进行中值滤波和闭运算。最后，由光流检测和形态滤波处理得到的运动目标区域，通过连通分量分析最终确定运动目标的位置。
2.1.3.该方法的特点：
（2.2.9）
2.2.3.3生成背景掩膜：
将当前帧与式（2.2.9）得到的背景帧对应像素相减可以得到背景帧差 ，见式（2.2.10）。
（2.2.10）
背景帧差 与阈值 比较，即可得到背景掩膜 中各点的值 。
（2.2.11）
2.2.3.4运动对象检测：
如果当前时刻像素点 满足条件时 ，也即该点属于背景的可能性是比较大的，那么背景掩膜 能更好地反映当前点的状态；否则，当前帧掩膜 能更好地反映当前点的状态。由当前帧掩膜 和背景掩膜 生成运动对象掩膜 ，并利用其进行运动对象检测。
（2.3.15）
2.3.5．背景更新[8]
由公式(2.3.1)可知每一个象素的背景差分值 ,于是可以得到变化检测掩模如下:
智能视频监控中运动目标检测的算法研究
智能视频监控中运动目标检测的算法研究一、本文概述随着科技的飞速发展和技术的广泛应用，智能视频监控在公共安全、智能交通、智能家居等领域扮演着越来越重要的角色。
运动目标检测作为智能视频监控系统的核心技术之一，旨在从监控视频中准确识别并跟踪运动目标，对于提高监控系统的智能化水平和实际应用效果具有重要意义。
本文旨在深入探讨智能视频监控中运动目标检测的算法研究，通过对现有算法的分析、比较和优化，提出一种更加高效、准确的运动目标检测算法，以期推动智能视频监控技术的发展和应用。
本文首先将对智能视频监控系统的基本架构和工作原理进行简要介绍，明确运动目标检测在其中的地位和作用。
接着，将重点回顾和分析现有的运动目标检测算法，包括基于背景减除、帧间差分、光流法等传统算法，以及基于深度学习和卷积神经网络的现代算法。
在此基础上，本文将深入探讨各种算法的优缺点和适用范围，为后续的算法优化和创新提供理论支撑。
本文还将关注运动目标检测算法在实际应用中所面临的挑战和问题，如光照变化、背景干扰、目标遮挡等。
针对这些问题，本文将提出一系列针对性的优化策略和方法，旨在提高算法在复杂环境下的鲁棒性和准确性。
本文将通过实验验证所提算法的有效性和性能，并与现有算法进行比较分析，以证明其在实际应用中的优越性和价值。
本文将总结智能视频监控中运动目标检测算法的研究现状和发展趋势，展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，旨在为智能视频监控技术的发展提供有益的理论和实践支持，推动其在各个领域的应用和推广。
二、相关技术研究综述随着计算机视觉和技术的飞速发展，智能视频监控在运动目标检测方面取得了显著进展。
运动目标检测作为视频监控的核心技术之一，其准确性和实时性对于智能监控系统的性能至关重要。
本节将综述当前运动目标检测的主要算法及其优缺点，为后续研究提供参考。
帧间差分法是一种基于连续帧之间像素差异的运动目标检测方法。
它通过比较相邻帧之间的像素变化来检测运动物体。
复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用
复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究及应用1. 引言1.1 概述在当今社会，智能检测与跟踪技术在各个领域中扮演着重要的角色。
然而，在复杂环境下进行多目标跨域智能检测与跟踪任务仍然是一个具有挑战性的问题。
复杂环境包括但不限于光照变化、噪声干扰、目标形态变化等因素的影响，这些都给传统的算法带来了困难。
因此，本文旨在研究和应用关键技术，以解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分：引言、多目标跨域智能检测与跟踪技术研究、复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术研究、跨域智能检测与跟踪关键技术应用案例分析以及结论与展望。
其中，第二部分将综述当前多目标检测与跟踪技术的研究进展；第三部分将对复杂环境特点进行分析，并研究噪声抑制算法和鲁棒性增强算法；之后，第四部分将通过具体案例来展示跨域智能检测与跟踪关键技术的应用；最后，第五部分将总结本文的主要发现和贡献并对未来的研究方向进行展望。
1.3 目的本文旨在系统研究复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪关键技术，并通过应用案例进行实际验证。
具体而言，我们将综述当前多目标检测与跟踪技术的进展，并重点研究在复杂环境下的问题。
我们将探索噪声抑制算法和鲁棒性增强算法，并考察它们在跨域智能检测与跟踪任务中的表现。
最后，我们将通过实际应用案例来验证这些关键技术在道路交通监控系统、工业生产监控系统和智能安防系统中的有效性。
这样一篇长文旨在为解决复杂环境下多目标跨域智能检测与跟踪问题提供全面而深入的研究与应用。
我们将致力于提高智能检测与跟踪系统的性能和鲁棒性，并为相关领域的实际应用提供有力支持。
2. 多目标跨域智能检测与跟踪技术研究2.1 多目标检测技术综述多目标检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目标是通过计算机算法自动识别并定位图像或视频中的多个目标。
在传统的多目标检测方法中，常用的技术包括基于特征提取和分类器判断的方法，如Haar-like特征、HOG 特征和Cascade分类器等。
camouflaged object detection综述综述综述
camouflaged object detection综述综述综述Camouflaged Object Detection综述引言：随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，许多关键任务，比如对象检测和识别变得越来越准确和智能化。
其中，camouflaged object detection（COD）作为视觉检测领域的一个重要分支，具有广泛的应用前景。
在本综述中，我们将一步一步回答camouflaged object detection 这一主题，并对相关研究进行归纳和总结。
第一节：camouflaged object detection的定义和挑战1.1 定义：Camouflaged object detection是指在复杂环境中，通过图像处理和计算机视觉算法来有效地检测和识别模仿背景的隐藏对象。
1.2 挑战：在camouflaged object detection任务中，面临许多挑战，包括：1.2.1 背景多样性：背景的多样性导致隐藏对象与周围环境密切融合，难以被人眼和算法准确地检测出来。
1.2.2 光照变化：光照条件的变化会导致对象的外观与周围环境更加相似，增加难度。
1.2.3 遮挡：隐藏对象可能被前景或其他物体遮挡，进一步增加检测的难度。
第二节：camouflaged object detection的方法和技术2.1 传统方法：传统的camouflaged object detection方法主要基于图像特征和机器学习技术。
常用的特征包括颜色、纹理和形状等，利用特征提取和分类器进行目标检测。
2.2 深度学习方法：随着深度学习的兴起，许多研究者开始将深度神经网络应用于camouflaged object detection任务。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是常用的方法，通过端到端的训练和大量标注数据，可以实现更准确的检测结果。
第三节：camouflaged object detection的应用领域3.1 军事和安全领域：camouflaged object detection在军事和安全领域中具有重要应用价值。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言随着现代科技的发展，目标检测技术在各个领域得到了广泛应用，特别是在复杂多变的天气条件下。
特殊天气条件如雾、雨、雪、霾等会对目标检测的准确性和稳定性造成影响。
本文将就特殊天气条件下的目标检测方法进行综述，介绍目前主要的检测技术和策略，以及这些技术所面临的挑战与未来发展。
二、特殊天气条件下的目标检测技术1. 雾天目标检测雾天由于能见度低，导致图像中的目标信息模糊。
针对这种情况，研究人员通过引入深度学习的方法，训练出能够处理低能见度图像的模型。
同时，结合图像增强的技术，如去雾算法和图像对比度增强，以提高图像的清晰度，从而提高目标检测的准确性。
2. 雨天目标检测雨天由于雨滴对摄像头的遮挡和反射，导致图像中目标的边缘模糊。
针对这一问题，研究者采用基于特征融合的方法，将雨滴造成的模糊特征与目标特征进行融合，以提高检测的准确性。
此外，利用深度学习模型对雨滴造成的噪声进行学习，并设计相应的去噪算法也是有效的手段。
3. 雪天和霾天目标检测雪天和霾天由于大气中颗粒物较多，导致图像中的目标信息被遮挡或模糊。
针对这种情况，研究者采用基于多尺度特征融合的方法，通过提取不同尺度的特征信息，从而更加准确地定位目标位置。
同时，深度学习的方法也被广泛用于这些场景下的目标检测，以提高目标的可见度和辨识度。
三、挑战与未来发展趋势特殊天气条件下的目标检测仍面临许多挑战。
如复杂环境下的目标识别准确度问题、图像质量的改善、噪声抑制等。
未来发展方向将集中在以下几个方面：1. 深度学习与多模态信息融合：随着深度学习技术的不断发展，利用多模态信息融合技术来提高特殊天气条件下的目标检测准确率将是一个重要的发展方向。
通过结合多种传感器信息，如雷达、激光等，提高目标的辨识度和定位精度。
2. 图像增强与去噪技术：针对特殊天气条件下的图像质量下降问题，研究更加先进的图像增强和去噪技术是关键。
通过改进算法和优化模型参数，提高图像的清晰度和对比度，从而提升目标检测的准确性。
《2024年特殊天气条件下的目标检测方法综述》范文
《特殊天气条件下的目标检测方法综述》篇一一、引言在科技迅猛发展的时代，计算机视觉与目标检测在诸多领域得到广泛应用。
尤其在复杂的天气环境中，目标的精确检测成为了计算机视觉研究的重点和难点。
特殊天气条件下，如雾霾、暴雨、风雪、夜间等环境下的目标检测任务更加复杂，对算法的鲁棒性和准确性提出了更高的要求。
本文旨在全面综述特殊天气条件下的目标检测方法，分析其发展现状及未来趋势。
二、特殊天气条件下的目标检测概述特殊天气条件下的目标检测，是指在雾霾、雨雪、夜间等复杂环境下，通过计算机视觉技术实现对目标的准确检测和识别。
这些环境因素会对图像的清晰度、对比度和色彩产生影响，增加了目标检测的难度。
因此，发展能够在这些环境下稳定运行的算法是计算机视觉领域的重要研究方向。
三、特殊天气条件下的目标检测方法分类根据不同的特殊天气条件和检测需求，目标检测方法可以分为以下几类：1. 雾霾环境下的目标检测：通过去雾算法增强图像的清晰度，再利用传统的目标检测算法进行识别。
近年来，深度学习在雾霾环境下的目标检测中发挥了重要作用。
2. 雨雪环境下的目标检测：针对雨雪天气导致的图像模糊和噪声问题，采用基于深度学习的特征提取和分类算法，提高目标的检测准确率。
3. 夜间环境下的目标检测：利用红外或热成像技术增强夜间图像的对比度和清晰度，结合深度学习算法进行目标检测。
四、特殊天气条件下的目标检测方法研究进展近年来，随着深度学习技术的发展，特殊天气条件下的目标检测方法取得了显著的进步。
基于卷积神经网络（CNN）的算法在处理复杂环境下的图像时表现出了强大的鲁棒性。
例如，YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN等算法通过深度学习和卷积神经网络有效提升了目标检测的准确性和效率。
同时，基于注意力机制、残差学习等先进技术的算法在特殊天气条件下也表现出色。
五、挑战与未来发展趋势尽管特殊天气条件下的目标检测方法已经取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战。
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为背景模型 。将每个象素新的观察值与这个背景
模型相比较 ,如果匹配则标记该象素为背景象素 ,
否则标记为前景象素 。 Power等人在文献 [ 16 ]中
详细讨论了混合高斯模型 ,并对模型中的每个参
数的选择及更新提出了很好的建议 。张旭东等
人 [ 17 ]提出了结合帧差法选择混合高斯模型中学
习参数的方法 ,并应用于视频交通的监控中 ,得到
积差分 ( FADP)和二阶累积差分 ( SADP) 。其中
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第 3期 张森悦等 :复杂条件下的运动目标检测方法研究综述 61
的虚假警报 。
以上构建自适应背景模型的目标检测方法对
于光线缓慢变化 、背景存在扰动干扰等复杂场景
的目标检测具有很强的鲁棒性 ,但对于光线快速
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
变化场景 (如室内开关灯 ,目标进入阴影区等 )的
目标检测缺乏实时性 ,通常需要 10 - 20秒的调整
时间 。
2. 2 累积差分法
由于光照或摄像机噪声的影响 ,在许多真实
2008年 6月 第 25卷第 3期
沈阳航空工业学院学报 Journal of Shenyang Institute of Aeronautical Engineering
Jun. 2008 Vol. 25 No. 3
文章编号 : 1007 1385 (2008) 03 0059 05
复杂条件下的运动目标检测方法研究综述
光流法是目前研究比较多的方法 , Barron在 文献 [ 5 ]中对光流法进行了详细讨论 。光流反映 了在一定时间间隔内由于运动所造成的图像变 化 ,对图像的运动场进行估计 ,将相似的运动矢量 合并成运动目标 。大部分光流法计算复杂并且对 噪声十分敏感 ,如果没有特殊的硬件支持 ,很难应 用到实时的视频图像处理中 。
要可分为以下三种 : 帧差法 、背景减除法和光流 法。
背景减除法是将当前帧和背景参考模型进行 比较 ,当背景发生变化时 ,要对背景模型不断地更 新 ,与模型不一致的区域被标识为运动区域 。该 方法将图像分为背景和前景 ,对背景进行建模 ,然 后把当前帧与背景模型进行逐像素的比较 。那些 与背景模型符合的像素被标记为背景 ,不符合的 像素被标记为前景 。背景减除法是目前运动目标 检测比较常用的方法 ,特别是在背景相对静止的 场合应用较多 。该方法复杂度不高 ,但对场景中 由光照引起的象素变化比较敏感 。
一阶累积差分图像的形成过程是 :将图像序列的
每一帧图像与前一幅参考图像进行比较 ,当差值
大于某一阈值时 ,就在累积差分图像中加 1。通
常将图像序列的第一帧作为参考图像 ,并且置累
积差分图像的初始值为 0。这样 ,在第 k 帧图像
上的累积差分图像 FADPK ( x, y)为 :
0
k =0
FADPK ( x, y) = FAD Pk - 1 ( x, y) - DP1k ( x, y) others
在复杂条件的影响下 ,背景减除法的关键就 是对产生干扰变化的背景进行建模 。根据背景象 素点的颜色分布符合高斯分布这一特征 ,概率模 型大多采用高斯正态分布 。根据场景复杂度不 同 ,自适应背景模型可分为单一模型和混合模型 。
当背景是由于光照变化等原因引起的缓慢周 期性变化时 ,用单一自适应背景模型便可解决。 Haritaoglu等人 [ 6 ]利用最小 、最大强度值和最大时 间差分值为场景中的每个像素建模 ,并且进行周 期性地背景更新 。 Francois和 M edioni[ 7 ] 在 HSV 彩色空间用单一的高斯模型对背景进行建模 ,对 室内进行背景的变化检测 。 Zhao和 Tao[ 8 ]用高斯 模型进行运动估计 ,然后将背景和前景动态的分 层 ,在每一层上跟踪运动目标 。 Kato等人 [ 9 ]在对 车辆进 行 跟 踪 时 , 用 隐 马 尔 可 夫 模 型 ( H idden M arkov Model)建模 ,将视频帧分为车辆 、车辆阴 影及背景三类区域 。 Elgamm al等人 [ 10 ]提出了一 种非参数的核密度估计技术 ,分别对前景和背景 进行建模 ,在复杂的场景下检测人群 。C. R idder、 任臣等人 [ 11, 12 ]采用卡尔曼滤波理论对复杂背景 中的每一个象素进行建模 ,并对模型不断地预测 和更新 。 Gutchess等人 [ 13 ] 对视频帧中的每个象 素进行背景多假设建模 ,然后通过邻域像素的光 流信息来估计 ,对每个假设进行最终的判定 ,确定 背景像素 。以上单一模型的背景减除法主要解决 由于光照变化等原因引起的背景变化 ,这种变化 在直方图中会显示单峰的特点 。对于背景存在植 物摇摆 、水波晃动等周期性干扰运动时 ,直方图会 显示出非单峰特点 ,这时单一模型的自适应背景 建模将不能描述背景象素点的分布 。
σ 1
+σ2
+
μ 1
-
μ 2
2
2
λ=
2
2
σσ
11
由于尺度滤波器可能会将一些微小变化量当
作噪声滤除掉 ,使得小位移或缓慢运动目标的检
测发生错误 ,解决这一问题的一种方法是累积差
分 图 像 方 法 ( accumulative difference p icture,
AD P) [ 20, 21, 22, 23 ] 。累积差分图像方法分为一阶累
了较好的检测结果 。Monnet等人 [ 18 ]对环境中摆
动的树叶 、水面的波纹等动态纹理干扰做了研究 ,
提出了在线的自动聚类模型来获得并预测场景中
的这些变化以减少干扰 。周兵等人 [ 19 ]提出利用
快慢双背景模型检测运动变化象素 ,对快速模型
采用盲目更新策略 ,对慢速模型采用选择更新策
略 ,从而有效避免了因树枝叶等植物晃动而造成
的复杂场景中 ,简单的帧差法已不能满足需求 ,因
而提出了差分算法的改进和累积差分法 。文献
[ 20 ]描述将似然比和尺度滤波结合起来对序列
图像进行差分 , 从而检 测出 运动 目标 。如 公式
( 1 )所示
1 ifλ > T
DPjk f ( x, y) = 0 others
(1)
其中 λ为似然比 :
在干扰运动 、前景色与背景色接近等复杂条件 ,综述了相应的多种解决方案 ,并指出了方案算法
的局限性 ,对复杂条件下运动目标检测方法的发展方向进行展望 ,从而为相关工作的进一步研究
指出了方向 。
关键词 :复杂条件 ;目标检测 ;光照变化 ;背景干扰
中图分类号 : TP391
文献标识码 : A
运动目标检测 ,就是检测视频序列图像中是 否存在相对于整幅场景图象运动的物体 ,目前被 广泛应用于安全监控 、视频压缩编码 、交通监测等 领域 [ 1 - 3 ] 。复杂条件下的目标检测因其自身的复 杂度和处理结果将直接影响到其应用领域的后期 工作这一特点 ,是众多相关学者研究的难点和热 点问题之一 。目前常用的运动目标检测技术主要 有三种 : 背景减除法 、帧差法和光流法 。 Toyama 在文献 [ 4 ]中列举了一个复杂条件 (场景 )大体上 所涉及的问题 ,包括 :背景中的物体发生运动 ;由 于光线的变化产生背景的变化 ;同一背景区域中 有不连续的或周期性的变化 ;目标在运动过程中 停止 ;物体从背景中由静止开始运动 ,引起背景变 化 ;目标的阴影 ,影响目标的真实形状等 。本文通 过将上述问题进行合并 ,主要将光照变化 、背景存 在干扰运动 、目标色与背景色接近 、运动目标运动 缓慢等复杂条件的运动目标检测方法进行分类综 述 。在对这些方法进行分析的同时 ,指出了这些 方法应用的适用性及局限性 ,为复杂条件下目标 检测的进一步研究指出了方向 。
下的运动目标检测方法 ,需在原有方法的基础上 进行改进 。
2 复杂条件下的目标检测方法
在复杂的背景中 ,由于光照变化 、背景噪声干 扰 、摄像机抖动 、运动目标遮挡的存在 ,运动目标 的检测与识别面临着极大的挑战 。在目标分类与 跟踪过程中 ,运动目标的检测与分割是十分重要 的一个环节 ,因此它是机器视觉研究领域中的一 个亟待解决的一个关键问题 。目前国内外解决此 类复杂场景问题的方法主要有以下几种 : 2. 1 自适应背景减除法
(2)
何卫华等人 [ 22 ]采用三帧时间差分法提取中
间帧运动目标的边缘信息 。为获得非刚体运动目
标的完整信息 ,对三帧时间差分法进行了改进 ,利
用多帧图像融合运动信息 ,在确定参考区域后对
原图像进行回扫描 ,最终获得了比较完整的运动
目标 。算法流程如图 1所示 :
图 1 三帧差分算法流程
算法在目标和背景的对比度低时可以得到比 较好的结果 。该算法需要调整的参数较少 ,抗干 扰能力强 ,实用性强 。 2. 3 光流法
以上目标检测的常用方法 ,对于本文所提及 的复杂条件均不能完全适用 。所以对于复杂条件
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60 沈阳航空工业学院学报 第 25卷
Tian Y. and A run H. 等人 [ 24 ] 采用光流滤波 的方式去除摆动式的干扰 ,如树枝 (叶 )在强劲的 风中摇摆 、瀑布 、喷泉 、水波流动等 。方法首先差 分序列图像得到变化象素点 ,然后计算相邻相帧 间的光流运动 ,根据公式 ( 3)对 X 方向和 Y 方向 的计算结果进行滤波 , 公式 ( 3)仅列出 X 方向 , Y 方向的计算方式相同 。
C. Stauffer和 W. Grim son[ 14, 15 ]提出的混合高 斯模型就是为了解决这个问题 。该模型对视频图