光流法运动目标跟踪论文
基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究
基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人体运动跟踪已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。
其中，基于光学流算法的人体运动跟踪技术在近年来得到了广泛的关注和研究。
本文将分析光学流算法的原理，并阐述其应用于人体运动跟踪技术的具体方法和实现过程。
一、光学流算法原理光学流是指在连续帧图像上相邻像素点亮度值的变化关系。
在运动中，物体或者场景的像素点都会发生亮度值的变化，在短时间内进行相邻帧的对比，可以得到运动场景随时间变化规律的运动轨迹。
因此，光学流算法的基本原理是在连续帧图像上通过计算相邻像素点亮度值的变化关系，得出运动场景的运动规律，并推算出物体或者人体的运动轨迹。
光学流算法可以分为基于区域的方法和基于点的方法两种。
基于区域的方法是指将图像分成多个区域，计算每个区域内像素点的平均亮度变化，得到每个区域的运动向量，再通过插值计算出整幅图像的运动向量。
基于点的方法是指选取一些参考特征点，比如角点或者边缘点，计算这些点的光流，并通过插值计算出整幅图像的运动向量。
二、光学流算法在人体运动跟踪中的应用在人体运动跟踪中，光学流算法可以通过计算人体运动轨迹得到运动特征信息，达到运动分析、姿态识别和互动交互等目的。
运动分析是指分析人体在运动过程中的运动规律和姿态变化，包括步态分析、手势分析、面部表情分析等。
通过计算人体的光流，可以得到人体的运动特征，比如运动速度、运动方向等，进而分析出人体的运动规律和姿态变化。
从而可以实现步态识别、手势识别、面部表情识别等应用，比如体育竞赛中的运动员分析、身体语言分析等。
姿态识别是指通过数学模型对人体姿态进行识别，常应用于人机交互、虚拟现实和游戏等领域中。
光学流算法可以通过计算关节点的移动轨迹，得到人体的关节角度和方向，并通过建立人体姿态模型识别人体姿态，比如姿势训练、面部情感交互等应用。
互动交互是指通过人体姿态和运动特征对计算机或者设备进行交互。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《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。
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究引言随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测一直是一个备受关注的话题。
在实际应用中，如视频监控、自动驾驶等领域，对运动目标进行准确、快速的检测是非常重要的。
稀疏光流算法是一种常用的计算机视觉方法，它可以从连续帧图像中提取目标的运动信息，并且能够在一定程度上实现运动目标检测。
本文将探讨基于稀疏光流算法的运动目标检测研究，介绍稀疏光流算法的原理与应用，并基于该算法对运动目标检测进行实验研究，探讨其在实际应用中的效果与局限。
一、稀疏光流算法的原理与应用1. 稀疏光流算法的原理稀疏光流算法是一种基于光学流理论的运动目标检测方法。
它通过对连续帧图像中像素点的位移进行分析，从而确定目标的运动状态。
其核心原理是利用像素点之间的灰度值差异及其时间差来计算目标的位移，从而得到目标的光流场。
在计算过程中，由于光流场并非每个像素点都需要进行计算，因此称之为稀疏光流算法。
2. 稀疏光流算法的应用稀疏光流算法在运动目标检测中有着广泛的应用。
它可以用于检测视频中的移动物体，实现运动目标跟踪、行为分析等功能。
在实际应用中，稀疏光流算法可以结合其他计算机视觉技术，如背景建模、目标检测等方法，从而实现对运动目标的快速、准确的检测。
二、基于稀疏光流算法的运动目标检测研究1. 实验设计本文基于稀疏光流算法对运动目标检测进行了实验研究。
我们选取了多个不同场景的视频序列，并使用Matlab和OpenCV等工具对视频进行处理和分析。
在实验设计中，我们首先需要对视频进行预处理，包括视频帧的读取、灰度转换等操作；然后利用稀疏光流算法对视频进行光流场的提取和分析；根据光流场信息进行运动目标检测，并进行性能评价。
2. 实验结果与分析实验结果显示，基于稀疏光流算法的运动目标检测在一定程度上能够实现对运动目标的准确检测。
尤其在静态背景下的目标检测任务中，稀疏光流算法表现出了较好的性能。
在复杂背景下（如强光、阴影等情况）以及目标尺度变化较大的情况下，稀疏光流算法的性能明显受到限制，容易出现漏检测或误检测的情况。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《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一项至关重要的技术。
该技术通过实时获取并分析视频序列中的图像信息，对运动目标进行准确检测与跟踪，进而实现目标识别、行为分析、异常检测等功能。
光流法作为一种经典的运动目标检测与跟踪方法，具有广泛的应用前景。
本文将重点介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，分析其原理、方法及优缺点，并探讨其在实际应用中的发展前景。
二、光流法原理光流是指图像中像素点在单位时间内运动的速度和方向。
光流法基于图像序列中像素强度的变化来计算光流，从而实现对运动目标的检测与跟踪。
其基本原理是：在连续的视频帧之间，如果某个区域发生运动，那么该区域的像素强度变化将与周围区域产生差异。
通过分析这些差异，可以确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法在运动目标检测中的应用基于光流法的运动目标检测方法主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中像素的光流，得到每个像素的运动矢量场；然后，根据预设的阈值或其他条件，从运动矢量场中提取出运动目标的轮廓信息；最后，通过形态学处理等手段对提取出的轮廓信息进行优化和整合，得到完整的运动目标区域。
该方法可以有效地从背景中分离出运动目标，为后续的跟踪和分析提供基础。
四、光流法在运动目标跟踪中的应用基于光流法的运动目标跟踪方法主要利用光流信息对运动目标进行连续的定位和跟踪。
具体而言，首先在初始帧中检测并确定运动目标的初始位置；然后根据后续帧中的光流信息，计算目标在连续帧之间的位置变化；最后通过一定的算法对目标的轨迹进行预测和更新，实现目标的跟踪。
该方法可以有效地解决因背景干扰、光照变化等因素导致的跟踪问题。
五、光流法的优缺点及改进方向优点：1. 适用于各种类型的运动目标，包括刚性物体和非刚性物体；2. 可以处理背景动态变化的情况；3. 在没有先验知识的情况下，能够自主地检测和跟踪运动目标。
缺点：1. 计算量大，实时性较差；2. 对光照变化和噪声较为敏感；3. 在复杂场景下，容易出现误检和漏检的情况。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《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。
基于光流的运动目标检测跟踪快速算法
邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注基于光流的运动目标检测跟踪快速算法The Fast Algorithm Based on Optical Flow for Tracking Moving Targets(装甲兵工程学院)关兴来谢晓竹GUAN Xing-lai XIE Xiao-zhu摘要:采用光流算法对运动目标进行识别跟踪,其优点是能够适应复杂的背景条件,并且能保证目标分割的完整性,但现有的按照光流矢量对目标进行跟踪的算法有明显的局限性:运算量过大,并且不适用与运动特征复杂的目标。
对现有算法进行改进,采用均值平滑算法和基于光流绝对值的区域分割算法,可以有效解决这两个问题。
关键词:光流;运动目标;图像分割中图分类号:TP391.4文献标识码:AAbstract:Using optical flow algorithm for identification and tracking moving targets,the advantage is the ability to adapt to the com -plex background conditions,and can ensure the integrity of the target partition,but the existing target tracking algorithm based on op -tical flow vector has obvious limitations:excessive operation,and does not apply and movement characteristics of complex targets.Im -provements to existing algorithms,using the pyramid optical flow-based smoothing algorithm and the absolute value of the region seg -mentation algorithm can effectively solve these two problems.Key word:Optical flow;Kinetic target;Image segmentation 文章编号:1008-0570(2012)10-0421-03图像序列中的运动目标检测跟踪是指在图像序列中将前景运动区域从背景中提取出来。
基于光流法的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基于光流法的运动目标检测与跟踪技术摘要：本文针对运动目标检测与跟踪问题，提出了一种基于光流法的新型技术。
通过对光流场的计算和分析，可以实现对视频图像中的运动目标进行准确检测和跟踪。
本文首先介绍光流法的基本原理和常用算法，然后提出了一种改进的光流法算法，包括光流计算、光流场分析和目标检测与跟踪过程。
最后，通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
一、绪论运动目标的检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
在许多实际应用中，如视频监控、自动驾驶等，准确地检测和跟踪运动目标对于实现自动化和智能化具有重要意义。
光流法作为一种经典的运动目标检测和跟踪方法，已经被广泛应用于计算机视觉领域。
二、光流法的基本原理光流法是通过分析图像中的像素在时间上的变化来计算出运动场的一种方法。
其基本原理是基于一个假设：在连续帧之间，邻近的像素之间有相似的运动。
因此，通过计算相邻帧之间像素的灰度值差异，可以推导出运动场的信息。
三、光流法的常用算法1. Horn-Schunck 算法：该算法是光流法中最经典的方法之一。
它假设了连续图像之间的亮度恒定，并通过最小化光流误差方程求解运动场。
2. Lucas-Kanade 算法：该算法是利用局部邻域的光流约束，求解光流方程组的一个最小二乘解。
相比于 Horn-Schunck 算法，该算法对亮度变化敏感度较低。
四、改进的光流法算法为了提高光流法在运动目标检测和跟踪中的准确性和鲁棒性，本文提出了一种改进的光流法算法。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 基于稀疏光流法计算光流：在计算光流时，为了降低计算复杂度，采用了稀疏光流法，选择了一部分具有代表性的像素进行光流计算。
2. 光流场分析：通过对光流场的统计分析，提取出关键信息，如目标的位置、速度和方向等。
同时，为了减少运动目标检测中的误检，对光流场进行滤波和优化处理。
3. 运动目标检测：基于光流场分析的结果，通过设定一定的阈值和规则，将光流场中的运动目标提取出来。
基于改进的光流场算法对运动目标的检测与跟踪技术研究.pdf
２。
２典鍪酌毙浚场鹜２．４燕一个嚣檬黪楚串酌穗邻秘羧翟绦。
～黎在旋转，蠹这嚣褴巍豫计算出来瓣光滤整图２，５。
图豫上每点豹光浚衩牾）（，Ｙ题个分港，组成～个离蠹。
蠢滠黼橡上每～点是国一个繁关缀戚麓，装头鹣方向代表涎滚趣方向，长度代表了光流酌大小。
２。
３光流的计算蚕２．４旋转蕊枣球图２，５计爨的巍流兆流约诗冀方法一般分或蹬类：１）基于梯凌静方法咚２）鏊－Ｔ匿配的方法鼎Ｈ帅；３）基于能餐的方法ｆｌｌｌ；４）莲予相位的方法ｆｊ２ｌ。
将在第四鬻重点讨论鏊予梯魔的方法和基予题配的方法，下飚简介一下这两种方法鼢基本思想。
（ａ）（ｂ）（ｃ）序列图像１的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（Ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法（基于局部的算法）各算法的仿真条件，即实验参数如下：表４．１序列１的仿真条件算法条件ＨＯｍ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ拉格朗日因子丑＝Ｏ．５，迭代次数七＝２０，对于梯度图像使用域值Ｔ＝Ｉ．０Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ特征值阈值ｆ＝１．０仿真得到的结果如下：表４．２序列１的仿真结果算法平均角误差（。
）标准误差（。
）耗时（Ｓ）Ｈｏｒｎ＆Ｓｃｈｕｎｃｋ２６．７１１．８２８Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ４．３６．５１２晗自；滨王程大学磺士学位论文扶仿真结采可黻看涪Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法韵平均角误差最，ｊ、，扶运算耗时的角度来说，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ算法耗辩氇箍少，戮馥，Ｌｕｃａｓ＆Ｋａｎａｄｅ是一种眈较好的算法，在下蔼｝豹仿真串，主要是嘏据平均角误差米判断一令算法的优劣。
２．合痨￡＿亭列国像２图像魏国４．８所示，图像大，ｊ、菇３００ｘ２００，班每桉ｖ《２，２）象索豹速度运动，采用离袈平涛。
（ｂ）图４．８（ａ）：序列图像２的原始图像（ｂ）：Ｈｏｒｎ｛ｔＳｃｈｕｎｃｋ算法（基于全局的算法）（ｃ）：Ｌｕｃａｓ＆Ｉ【｛ａａａｄｅ算法（基于局部的算法）∥州班Ａ需１Ｉ‘ｗ∽，４，哈尔滨工程大学硕士学位论文∥州≯’一＾船≯㈣＋五（，：＋！）１＋五ｆ，：＋，！）这样做的结果是提高了准确度。
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法【摘要】本文综述光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法。
首先介绍光流法在动态背景下的应用，然后探讨显著性检测在目标检测中的重要性。
接着讨论了光流法和显著性相结合的方法，分析实验结果并总结模型优势与不足。
最后对研究进行总结并展望未来。
实验证明结合光流法和显著性检测的方法在动态背景下能够有效地提高目标检测的准确性和鲁棒性，为视频监控等领域提供了重要的参考和借鉴。
未来的研究可以进一步优化算法性能，提高检测速度和精度，以满足日益复杂的应用需求。
【关键词】光流法、显著性检测、动态背景、目标检测、相结合、实验结果、模型优势、不足、研究总结、未来展望1. 引言1.1 研究背景随着计算机视觉技术的发展和应用需求的不断增加，动态背景下的运动目标检测成为了一个备受关注的问题。
传统的目标检测方法在面对动态背景时往往会受到光照变化、遮挡等因素的干扰，导致检测结果不稳定甚至错误。
需要借助更加先进的技术来提高动态背景下运动目标检测的准确性和鲁棒性。
本文将探讨光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法，旨在为解决动态背景下目标检测难题提供新的思路和方法。
1.2 研究意义光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法具有重要的研究意义。
随着摄像头和传感技术的不断发展，视频监控系统已广泛应用于各个领域，如安防监控、交通管理、智能交通等。
而在复杂的场景中，动态背景下的运动目标检测一直是一个具有挑战性的问题。
光流法能够有效地捕捉视频序列中的像素运动信息，而显著性检测可以帮助识别出目标在动态背景中的关键区域，将两者结合可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
光流法和显著性检测在计算机视觉和图像处理领域具有较高的研究价值，通过将两种技术相结合，不仅可以提高目标检测的性能，还可以拓展它们在其他领域的应用。
研究光流法和显著性相结合的方法，可以为相关领域的学术研究和工程应用提供新的思路和方法。
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究
基于稀疏光流算法的运动目标检测研究随着计算机视觉技术的不断发展，运动目标检测技术已经成为目前计算机视觉领域的重要研究方向之一。
运动目标检测技术不仅应用于视频监控、智能交通等领域，也在许多其他领域中得到了广泛应用。
运动目标检测技术的核心是对运动目标进行准确且实时的检测，因此对于运动目标的连续跟踪和运动目标区域的准确提取都具有重要意义。
本文介绍了基于稀疏光流算法的运动目标检测研究的一些关键技术和方法。
稀疏光流算法是一种常用的计算机视觉算法，它可以用来解决运动目标检测问题。
它的主要思想是通过分析图像中像素的运动信息来确定运动目标在图像中的位置和大小。
稀疏光流算法的核心思路是利用像素的运动信息来推断对象的运动状态，基于这个思路，可以通过计算在相邻图像帧之间相邻像素之间的灰度值差异信息来实现检测。
稀疏光流算法相对于其他运动目标检测算法的优势在于：它能够在高速运动，光照变化，杂波干扰等情况下都能很好地工作，而且能够在计算和存储方面做到相对较小的开销。
本文的核心研究内容是基于稀疏光流算法的运动目标检测。
主要包括以下几个方面的内容：1. 图像去噪处理在稀疏光流算法中，由于图像上的噪声会对光流估计造成干扰，因此需要对图像进行去噪处理。
在本研究中，使用多尺度高斯滤波器和双边滤波器配合使用，以同时消除图像中的高斯噪声和增加图像对比度。
2. 光流计算光流计算是运动目标检测中最关键的环节之一。
在本研究中，使用基于亚像素精度的稀疏光流算法来计算运动向量场。
基于稀疏光流算法的优势在于它能够有效减少光流计算所需的计算量，并且能够在图像中更准确地计算光流。
3. 运动目标区域提取在计算出光流向量场之后，可以通过一系列的处理操作来提取图像中的运动目标区域。
在本研究中，提出了一种新的运动目标区域提取方法，它利用各个像素点的光流向量来判断像素点是否属于运动目标区域，从而提取运动目标区域。
实验证明，该方法不仅可以降低误检率和漏检率，还能够提高运算速度。
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《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。
基于光流法的视频中目标跟踪
如 果强 度 不变假 设 成立 ，可 以推 出另一 个方 程 式 ：
ｄ
— —
ａ
攫
Ｕ ＋ —— Ｖ ： — — 一
蠡
圆
ａ
参 考 文献
【 ｌ Ｉ Ｂ Ｌ ｕ ｃ ａ ｓ ＆Ｔ． Ｋａ ｎ ａ ｄ ｅ ． Ａｎ ｌ ｔ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｒｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ
及 图像 的倒 数 ：
（ “， ｙ ） ｔ （ ， ｙ ） ＋
ｄ
在视频 流 中，选择特 征点 ，并跟踪它 们 。当检测到特 征点 时，计 算位移 向量 ，并在连 续帧 间显示这些 关键 点的运 动，这 些向量 被称为
一
＋
ａ
运动 向量 。由实验 分析可 以得到 ，光流法 能够近 似得到 图像 中特征 点 的运动 向最 ，通过找 到其 中光流值 不为零 的特征 点组成 的最大 连通 区 域 ，比较 前一帧与 当前帧实现在 视频 中对于 运动 日标 的跟 踪 。
这 个 著 名 的约 束 便 是 基 础 光 流 约 束 方 程 式 ，在 引入 另一 个 假 设 后 ，它 被使 用 ｆＬ ｕ ｋ ａ ｓ — Ｋａ ｎ ａ ｄ ｅ 特 征跟 踪 算法 ，即特 征 点 附近 所有
点 的偏 移 量 都 是 一 致 的 。因 此我 们 对于 拥 有独 特 未 知偏 移 量（ ｕ ，ｖ ） 的 点都 利 用光 流约 束 。这 给 予我们 超 过 未知 数数 量 （ 两 个 ）的 方程 式 ，我 们 可 以使 用均 方法 进 行求 解 。在 实践 中它 通 过迭 代 的方 式进 行 求解 ，Ｏ ｐ ｅ ｎ ｃ ｖ 实 现 了在 不 同分辨 率进 行 估算 求解 的 函数 ，使 得可 以更有 效 地进 行搜 索 ， 同时 也能 适应 较 大 的偏差 。默认 情 况下 ，图
基于光流场技术的复杂背景下运动目标跟踪
第33卷第10期 光电工程 Vol.33, No.10 2006年10月 Opto-Electronic Engineering Oct, 2006文章编号1003－501X(2006)10－0013－05基于光流场技术的复杂背景下运动目标跟踪李宏1杨廷梧1, 2任朴舟1李朝晖1( 1. 中国飞行试验研究院陕西西安 7100892. 西安电子科技大学陕西西安 710072 )摘要针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大背景复杂的情况根据小波多分辨率技术提出利用小波分层组成低频图像金字塔利用光流技术进行匹配解算实现由粗到精的特征点匹配跟踪通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验结果表明该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标具有鲁棒性关键词特征点跟踪图像金字塔小波多分辨率分析光流场目标跟踪中图分类号V248 文献标识码 AMoving target tracking based on optical flow field analysis in complexbackgroundLI Hong1YANG Ting-wu1, 2REN Pu-zhou1LI Zhao-hui1( 1. Chinese Flight Test Establishment, Xi’an 710089, China;2. Xidian University, Xi’an 710072, China )Abstract: A novel automated method is developed to track aircraft takeoff and landing in a complex background. It involves three processes. Firstly, low frequency image pyramid is represented based on Wavelet multi-resolution and hierarchical theory. Then, an optical flow approach is used for matching of the pyramid representation. Finally the tracking method is completed through coarse-to-fine matching of feature point tracking. This method is evaluated by tracking flight video and found to track multiple targets with stability, reliability and robustness.Key words: Feature points tracking; Image pyramid representation; Wavelet-based multi-resolution rate analysis; Optical flow field; Target tracking引言在飞行试验中飞机的起飞着陆性能是飞机基本性能的重要参数通常利用光电经纬仪通过电视跟踪或激光跟踪对飞机起飞着陆性能参数进行精确测量电视跟踪对于空中背景单一的目标通过简单的形心跟踪即可实现可靠跟踪而在起飞着陆段背景复杂目标快速运动在可见光波段目前只能应用图像匹配的方法图像匹配是在两幅图像中寻找对应于相同物理区域的像素之间最佳匹配过程在运动图像序列中实现运动目标的自动匹配对实现精确制导自主式导航和智能跟踪都具有重要意义它要求自动匹配的方法准确和鲁棒性目前大都采用基于特征的方法当图像序列中的背景有一定的运动对机动性很大的运动目标特征的自动匹配是个很复杂的问题而目前对这方面的研究工作相对较少收稿日期2005－11－15收到修改稿日期2006－04－24基金项目航空基金资助项目(03I30003)作者简介李宏(1971－)男(汉族)陕西临潼人工程师硕士主要从事光电测试及图像处理研究E－mail:******************光电工程 第33卷第10期14 本文提出了一种基于图像小波金字塔分层光流分析的图像自动匹配解算方法该方法主要分为三个过程第一是通过灰度偏差修正消除光线变化或摄像头自动调光造成序列图像灰度变化对光流解算的影响第二是通过角检测技术提取目标上的特征点人工选择其中的一个特征点作为设备跟踪点第三步通过小波金字塔分层在每一层进行光流迭代计算实现由粗到精的跟踪过程最后通过计算出的光流解算出特征点在序列图像中的运动位移通过对飞机起飞和着陆段的飞行试验表明该方法可以准确自动完成图像的特征点跟踪并具有很好的鲁棒性1 特征点跟踪1.1 特征点自动提取特征点提取在第一帧图像中进行定义一个2×2矩阵如下∑∑∈∈≈ωωx y y y x y x x I I I I I I 22G (1) 式中 ω 为选取的一个较小的希望获得特征点的区域其中 I x , I y 分别表示图像A 在x , y方向上的一阶偏导I x 和I y在计算时可用中心差分代替微分I x 和Iy 其计算方法为2)1,()1,(),(),(2),1(),1(),(),(−−+=∂∂=−−+=∂∂=y x A y x A y y x A y x I y x A y x A xy x A y x I y x (2)特征点可以通过矩阵G 确定假设矩阵G 的特征向量值为λ1λ2则当min(λ1, λ2) 时该点即为特征点λT 的计算过程如下1) 在图像A 计算每像素矩阵G 和它的最小特征量值λm 2) 找出整个图像λm 集的最大值λmax3) λT =0.1λmax 选取ω 邻域内特征向量最大的像素作为特征点集或者根据特征向量从大到小原则选取需要数量的特征点集为了得到稳定可靠的特征点要求矩阵G 处于良态既λ1和λ2有相同的数量级此外还要特征值尽量大即角点区域有良好纹理图1是根据特征向量从大到小选取了50个特征点选取时设置特征点最小间隔10个像素特征区域宽和高都为ω=7 1.2 进行小波金字分层对于二维图像来讲利用Mallat 算法通过张量积可由一维正交小波构造二维正交小波基从而得到离散图像的多尺度分解虽然算法复杂但是利于编程数据结构形式也很简单对于二维函数空间L 2(Z ×Z ) 上的任意信号 (图像) f (x , y )将它在子空间)()(Ρj Λ上的正交投影记为),()(y x f Ρj 则它可写成如下正交级数/,3,2,1,0),(),()(,,),()(,,)(==∑×∈Ρy x d y x f Ρq p j ZZ q p q p j Ρj ϑϑ (3)其中 /,3,2,1,0d d ),(),(),,)(,,==∫×Ρyx y x y x f d Z Z p l k j Ρq pj ϑ (4)Mallat 二维小波分解快速算法可写为−−=−−=−−=−−=∑∑∑∑×∈−×∈−×∈−×∈−Z Z q p qp j l k j ZZ q p q p j l k j ZZ q p qp j l k j Z Z q p q p j l k j d l q g k p g d d l q h k p g d d l q g k p h d d l q h k p h d ),(0,,1)3(,,),(0,,1)2(,,),(0,,1)1(,,),(0,,1)0(,,)2()2()2()2()2()2()2()2( (5) 式中 h (n ) 和g (n )分别对应同一小波基的低通和高通滤波器)0(,,l k j d 反映原图像的低频信息也称平滑像)1(,,lk j d 图1 自动特征点提取Fig.1 Automated extraction of feature points2006年10月 李 宏 等基于光流场技术的复杂背景下运动目标跟踪15是垂直方向高频水平方向低频的分量反映原图的水平边缘)2(,,l k j d 是水平方向高频垂直方向低频的分量反映原图的垂直边缘而)3(,,l k j d 是水平方向和垂直方向均为高频分量反映原斜线边缘利用二维Mallat分解算法把一幅图像分解成为一系列子带每个子带是通过对输入进行带通滤波而得到用低频子带构成金字塔灰度图像层这样做的目的主要是滤除了原图像的高频噪声防止在噪声环境进行运动估计时由于存在大量局部极值点导致匹配不准确在试验中取金字塔层数j 最大值L m 为3采用由Symlets 小波进行图像分解的方法Sym4为双正交小波小波的支撑长度为7滤波器长度为8具有近似的对称性由于光流计算使用了微分计算当目标运动速度大时微分误差很大同时对噪声敏感经过小波滤波金字塔分层后的图像在提高匹配速度的同时也解决了目标快速运动和高频噪声影响匹配精度的问题1.3 特征点匹配计算光流法是运动图像分析的重要方法光流表达了图像的变化由于它包含了图像运动的信息因此可以被观察者用来确定目标的运动情况光流场的计算最初是由Horn 和Schunk 提出的它们在图像序列中相邻图像之间的时间间隔不大且图像灰度变化很小的前提下推导出了基本光流约束方程(Optical flowconstraint equation)设I (x , y , t ) 是图像点(x , y )在时刻t 的照度如果νx 和νy 是该点光流的x 和y 分量假定点在t +δt 时运动到(x+δx , y+δy )照度保持不变其中 δx=νx δt δy=νy δt 可得到),,(),,(t y x I t t t v y t v x I y x =+++δδδ (6)如果亮度随x y t 光滑变化将上式用一阶Taylor 公式展开并忽略高阶项可得光流约束方程0=++t y y x x I v I v I (7)式中 (I x , I y )为图像点灰度的空间梯度即图像中空间的灰度变化计算方法见(2)式I t 为图像的灰度随时 间变化率Ty x v v ],[为光流从光流的定义可以看出它包含三方面意思一是速度场这是光流形成的必要条件二是带光学特性的部位(例如有灰度的像素点)它能携带信息三是成像投影(从场景到图像平面)因而能被观察到光流在视觉运动的研究中有很重要的作用设定A 和B 是经过(5)式小波金字塔分离出的相邻两帧低频图像)0(j d ω=(2ω+1)为匹配块ω=[ωx ωy ]T根据实际应用ω 一般取5到7像素ω 在所有金字塔层为常数在金字塔顶层相当于原图有m L ω区域纹理信息参与初匹配L m 为金字塔层数T y x v v ],[=v 为光流T y x g g ],[=g 为预测点在金字塔最顶层开始计算时初始化TL ]0,0[m =g 匹配公式描述为∑∑∈∈++++−==ωωννννενεx y y y x x y x g y g x B y x A 2)],(),([),(( (8)根据式(7)光流约束方程(8)式导数可表示为0/)(=∂∂=optννννε (9)经过对(9)式展开得到0][)],(),([=⋅++−∑∑∈∈ωωννx y y xy x I I y x B y x A (10)对(10)式中),(y x v y v x B ++在]00[=v 用一阶Taylor 展开得到0][)]][),((),([=⋅+−∑∑∈∈ωωx y y x y xI I I I y x B y x A v (11)通过(11)式即可解算出光流v 在计算v 时可通过牛顿迭代法计算在进行迭代时初始值可设定为]00[0=v 当k 次迭代计算到1−−k k v v 小于设定阈值时迭代结束得到L 层光流kv 在物体沿光轴的运动相对于物体到CCD 距离非常小的情况下可以用光流场代替位移场而在光电经纬仪系统中这个条 件完全具备因此kL d v =通过)(21L L L d g g +=−解算出的结果作为下一级预测值最终计算结果得到图A 中特征点在图B 运动位移00d g d +=图2(a)是从飞机起飞图像序列中抽取的相邻两帧光流场图像的大小为720×576其中的场景相对飞行目标向右下方运动飞机向左上方做起飞运动为更好地验证本文的方法抽取该序列的第四帧图作为光流计算的第二幅图像从图(a)中看出背景的光流大目标的光流明显小这是由于目标同CCD 摄像光电工程 第33卷第10期16 机运动方向一致时相对运动量小而背景不动相对于CCD 摄像机运动矢量比目标快从图(b)中可以看出背景光流场明显有向下运动的速度矢量这是由于飞机在相隔四帧时同连续两帧图像相比飞机已经有明显的高度方向运动位移在跟踪过程中跟踪特征点有可能飘逸或丢失这个问题可以通过多点跟踪来解决1) 自动在目标上提取多个跟踪特征点选取一个特征点作为主跟踪点脱靶量u 输出送到经纬仪控制回路进行目标跟踪2) 计算各个特征点位移d i 计算出d i 平均值δ3) 比较主跟踪特征点d 与δ超出阈值时对主特征点用δ 进行修正或重新在主跟踪点小范围区域重新自动提取特征点对主特征点用修正方法在实时交会计算时提高测量精度有帮助在∆t=40ms 时目标可认为刚性目标上的特征点位移d i 比较接近见图3(a)经过试验∆d i 小于1.5个像素因此阈值选取 1.5特征点数目由于在起飞着陆段目标大一般选取i=20经过多次试验跟踪过程中约有2~4特征点丢失退出δ 计算2 应用结果及分析模拟一个在水平方向往返快速运动目标在目标上自动选择三个特征点进行自动跟踪图3(a)是跟踪得到的X 轴运动曲线从数据曲线看运动目标上三个特征点数据曲线具有一致性跟踪稳定精度达到亚像素利用光电经纬仪对飞机在起飞和着陆段进行半自动跟踪通过图像采集卡进行视频图像采集文件记录格式为MPEG4分辨率为720×576通过VC 6.0调用DirectShow 进行多媒体编程进行事后自动判读图3(b)为起飞自动判读曲线图3(c)为着陆自动判读曲线在整个飞行过程中可以稳定可靠地跟踪目标由于录制的视频图像是手动半自动跟踪得到的飞机在整个视场运动从图中看出在帧间像素差最大达图2 光流场分布Fig.2Optical flow field distribution(a) Vector of two consecutive frames in optical flow field (b) Vector at intervals of four frames in optical flow field图3 自动跟踪测量数据曲线Fig.3Automatic tracking measuring curve2006年10月李宏等基于光流场技术的复杂背景下运动目标跟踪17 到6时目标也可稳定跟踪素在实际工作中通过在飞机上加工对三角等人工标志对提高跟踪精度和稳定性有明显帮助由于采用小波金字塔光流解算特征点在跟踪20个特征点的情况下P4 2.0A计算机CPU占用率不足50%3结论本文通过对飞机起飞着陆段飞行试验视频图像运动目标分析采用小波金字塔分层用低频分量进行图像匹配由粗到精有效地解决了光电经纬仪在跟踪飞机时起飞着陆段飞行目标变化速度快经纬仪跟踪电视焦距固定视场中目标成像大小在跑道区域不同轨迹段相差大背景复杂等方面的技术问题通过试验采用本技术方法后具有计算速度快跟踪可靠性高的特点本研究得到的技术成果已经应用到飞机起飞着陆制导炸弹投放等飞行试验图像的事后自动判读中解决了工程中遇到的实际问题已完成了多项飞行试验任务参考文献[1] 王晓卫宁固. 一种改进的基于光流的运动目标的检测算法[J]. 武汉大学学报200328(3)351－353.WAGN Xiao-wei NING Gu. A Modified Object Tracking Algorithm Based on Optical-Flow[J]. Journal of wuhanUniversity200328(3)351－353.[2] 王凌冯华君徐之海等. 一种基于光流场的复杂背景下人脸定位方法[J]. 计算机工程与应用2003(8)68－70.WANG Ling FENG Hua-jun XU Zhi-hai et al. A Method for Human Face Location in a Complex Background Based on the Optical Flow[J]. Computer Engineering And Applications2003(8)68－70.[3] 范瑞霞张俊. 一种基于多分辨率的图像跟踪算法[J]. 计算机工程与应用2002(12)185－186.FAN Rui-xia ZHANG Jun. A Multi-resolution Approach for Image Tracking[J]. Computer Engineering And Applications 2002(12)185－186.[4] 阮秋琦. 数字图像处理学[M]. 北京电子工业出版社2001.RUAN Qiu-qi. Digital Image Processing [M]. Beijing Publishing House of Electronics Industry2001.欢迎订阅2007年影像技术影像技术是经国家科技部批准由中国感光学会与全国轻工感光材料信息中心共同主办的技术性期刊本刊主要报道国内外影像技术影像材料和影像设备的发展状况重点介绍数字成像技术和数字影像材料以及传统感光材料和各种新型影像记录系统的进展和应用技术包括发展动态科研制备应用加工技术等本刊主要栏目综述与发展技术开发与研究数字成像缩微成像冲洗加工印刷制版无损探伤医学影像遥感与航空摄影特种照相喷墨打印广告摄影经营管理与市场调研等并辟有摄影精粹栏目专供刊发优秀摄影作品本刊为双月刊大16开版本正文64页彩版8页铜版纸印刷国内外发行邮局订阅邮发代号6—121定价每期10元全年60元地址天津市河西区洞庭路20号邮编300220联系人吕洪娜电话022******** 传真022********E-mail***************。
基于光学流的运动目标跟踪技术研究
基于光学流的运动目标跟踪技术研究随着科技的不断进步，运动目标跟踪技术得到了越来越广泛的应用。
其中，基于光学流的运动目标跟踪技术已经成为了研究的热点。
本文将从理论、应用以及未来发展等角度，来探究基于光学流的运动目标跟踪技术。
一、理论基础基于光学流的运动目标跟踪技术，依赖于光学流的计算。
所谓光学流，指的是相邻帧之间像素的运动速度。
在光学流的计算中，有三个基本假设，即：像素的亮度在其周围是不变的；相邻两个像素在瞬间的时间内的运动速度是基本一致的；同一平面内的物体，其光学流的速度是相同的。
在基于光学流的运动目标跟踪中，需要提取出目标的运动轨迹。
这个过程可以分为两个步骤。
首先，需要对图像进行预处理，去除不必要的干扰信息。
其次，根据光学流的计算结果，提取出目标的运动轨迹。
二、应用领域基于光学流的运动目标跟踪技术广泛应用于安防、交通、视频监控等领域。
在安防领域，可以通过该技术来识别可疑人员、车辆等目标，提高安全性。
在交通领域，可以通过该技术来实现车辆轨迹跟踪、交通状况监控等功能，为交通管理提供数据支持。
在视频监控领域，通过该技术可以实现对人员、动物等目标的跟踪，提高监控效果。
三、发展趋势虽然基于光学流的运动目标跟踪技术已经取得了一定的进展，但是仍然存在一些问题。
例如，在运动目标的遮挡、光照变化等情况下，该技术的性能下降明显，需要进一步研究解决。
未来，该技术将会在以下方面得到更好的发展：1、结合深度学习技术。
深度学习技术已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
将深度学习技术与基于光学流的运动目标跟踪技术结合，可以提高目标的识别率和跟踪效果。
2、开发更为智能化的跟踪算法。
传统的基于光学流的运动目标跟踪技术，对目标运动的速度和方向有一定的要求。
未来，需要研究开发更为智能化的跟踪算法，能够应对目标运动速度、方向变化较大的情况，提高跟踪的鲁棒性。
3、实现跨不同领域的应用。
基于光学流的运动目标跟踪技术，目前主要应用于安防、交通、视频监控等领域。
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法【摘要】本文介绍了一种利用光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法。
在背景介绍了运动目标检测的重要性，问题阐述了传统方法在复杂背景下的局限性，研究意义在于提高检测准确性和稳定性。
在探讨了光流法和显著性在目标检测中的应用，以及二者相结合带来的优势。
文章提出基于光流法和显著性的运动目标检测流程，并通过实验验证和结果分析证明了该方法的有效性。
最后结论部分总结了该方法的优越性，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以为动态背景下运动目标检测提供一种有效的方法。
【关键词】光流法、显著性、动态背景、运动目标检测、优势、流程、实验验证、结果分析、有效性、未来研究。
1. 引言1.1 背景介绍随着科技的不断发展，视频监控技术在各个领域得到了广泛的应用。
在复杂的动态背景下进行运动目标检测仍然是一个具有挑战性的问题。
传统的目标检测方法往往存在着对光照变化、背景干扰等因素的敏感性，导致检测准确性不高。
为了提高运动目标检测的精度和鲁棒性，研究者们开始探索结合光流法和显著性的方法。
光流法是一种通过分析相邻帧之间像素的运动情况来估计目标运动的技术，可以较准确地捕捉目标的运动轨迹。
而显著性则是指在图像中引人注意的目标或区域，可以帮助识别出目标位置。
将光流法和显著性相结合，可以充分利用它们各自的优势，提高运动目标检测的准确性和稳定性。
本文将探讨光流法和显著性在运动目标检测中的应用，分析其结合的优势，提出基于这两种技术的检测流程，并进行实验验证和结果分析，最终评估其有效性并展望未来研究方向。
1.2 问题阐述动态背景下的运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究课题。
在实际应用中，由于动态背景的复杂性和运动目标的多变性，传统的目标检测方法往往难以取得理想的效果。
光流法和显著性技术作为两种常用的视觉算法，在运动目标检测中各有其优势，但也存在一定的局限性。
光流法在检测运动目标时通常通过对连续帧图像中像素的运动进行跟踪，从而得到目标的运动信息。
光流计算在目标跟踪中的应用
光流计算在目标跟踪中的应用目标跟踪是计算机视觉领域中的重要应用之一，它通常涉及在视频序列中实时检测、定位和跟踪一个或多个目标对象。
针对目标跟踪的算法多种多样，其中基于光流计算的方法已经成为研究热点之一。
本文将探讨光流计算在目标跟踪中的应用。
一、什么是光流计算？在计算机视觉领域中，光流是指在非常短的时间间隔内，连续帧之间的像素点的移动信息。
光流计算通过比较相邻两帧图像中的像素点位置和灰度值变化，实现对像素点运动方向和速度的估计。
光流计算的原理可以理解为：通过记录某个像素在当前帧和上一帧中的位置差异，来推测出这个像素在两帧之间的运动量大小和方向。
这种运动信息可以在很多计算机视觉应用中发挥重要作用，如目标跟踪和姿态估计等。
二、为什么光流计算在目标跟踪中应用广泛？目标跟踪是指在视频序列中实时检测、定位和跟踪一个或多个目标对象。
通过光流计算，可以获取目标在连续帧之间的运动信息，从而实现对目标运动轨迹的定位和跟踪。
相对于其他方法，基于光流计算的目标跟踪方法具有以下几个优点：1. 鲁棒性强：光流计算不需要事先对目标对象进行形状模型或颜色模型等预处理，可以适应不同形态的目标。
2. 实时性好：光流计算不需要全图搜索或模板匹配等复杂计算，运算速度相对较快，可以满足实时应用的要求。
3. 精度高：光流计算可以提供目标的运动矢量，可以精确计算目标的位置和速度，避免了重复计算。
三、常用的光流算法有哪些？目前比较常用的光流算法包括：Lucas-Kanade方法、Horn-Schunck方法、金字塔光流和Farneback算法等。
这些算法都是通过处理连续图像帧的像素点信息来计算光流信息。
在目标跟踪中应用最广泛的是Lucas-Kanade方法。
该方法通过计算目标窗口区域内像素灰度值的空间梯度，并根据光流约束方程计算出运动向量。
该算法的优点是计算速度较快、对细节处理能力强。
四、基于光流计算的目标跟踪实际应用案例近年来，基于光流计算的目标跟踪技术已经开始应用到很多领域。
基于OpenCL的光流法对运动目标检测跟踪应用
2020.23理论算法基于OpenCL的光流法对运动目标检测跟踪应用夏雨，秦工，谢弊，熊绍薇，吴琦(江汉大学人工智能学院，湖北武汉，430056)摘要：该系统釆用LK(Lucas-Kanade)光流法对摄像头捕获的运动目标实现检测和跟踪。
但由于LK光流法算法冗杂，时效性差，在对实时性有苛刻要求的情况下并不适用。
为解决以上问题，引入基于OpenCLCOpen Computing Language,开放运算语言)的LK光流异构并行算法,而设备端釆用FPGA(可编程门阵列)，实现硬件加速。
实验结果表明，该算法对比于普通CPU上调用OpenCV的API对图像处理，算法处理速度上实现了很高的加成,实时性也得到有效的改善。
关键词：OpenCL；Lucas-Kanade光流算法；OpenCV；并行计算；FPGA硬件加速Application of Optical Flow in moving target detection andtracking based on OpenCLXia Yu,Qin Gong,Xie Ye,Xiong Shaowei,Wu Qi(School of Artificial Intelligence,Jianghan University,Wuhan Hubei,430056)Abstrac t：The system uses LK(Lucas-Kanade)optical flow method to detect and track the moving target captured by the camera.However,it is not applicable in the case of strict requirements on real-time performance,because of the complexity and poor timeliness of LK optical flow algorithm*To solve the above problems, a parallel algorithm for LK optical flow based on OpenCL(Open Computing Language)was introduced,and FPGA was adopted as the end device to realize the hardware acceleration as well.The experimental resuIts show that the above algorithm achieves a high addition in processing speed and an effective improvement in real-time performance compared with the common multi-core CPU which calls OpenCV API for image processing.Keywords:OpenCL:Lucas-Kanade optical flow algorithm;OpenCV;Parallel Computing;FPGA hardware acceleration0引言本系统釆用LK稠密光流法实现运动目标检测跟踪。
光流法运动目标跟踪论文
研究生课程论文《光流法运动目标跟踪》课程名称s姓名学号专业任课教师教师评阅意见：论文成绩评阅日期课程论文提交时间：年月日摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。
实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。
关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris1.引言近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。
本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。
目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。
虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。
因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。
2.运动目标检测算法运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。
基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。
图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解图1 分析过程在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。
目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。
基于光流的运动目标检测与跟踪
总第 60 期 Sum60
基于光流的运动目标检测与跟踪
卜凡亮 , 王 蓉, 金 华, 李丽华
dI =0 dt ( 1)
SIZE 。 2 实验与分析
从一段真实图像序列中选取参考帧 ( 15 ～ 16 ) , 图像为 256 × 256 的图像 , 序列中背景是两边长有树 的大街 , 且树枝在摇动 , 马路上有往返的车辆和行 人 , 该图像序列的背景是非常复杂的 。用亮度恒常 性算法对其求光流场 , 迭代次数 k 取 30 , 邻域尺寸 为5× 5 , 正则系数 α取 40 , 其检测结果如图 3 所示 。 其参数的取值对光流场主要有以下的影响 。邻 域尺寸取 5 × 5 , 迭代次数 k 取 30 , 光流场已经相当 平滑 , 能够满足光流场计算的需要 , 正则系数 α 取 40 , 计算结果图和实际图相符 。
可以推出光流约束方程
I x u + Iy u + It = 0 ( 2)
式中
Ix =
5I 5I 5I ,I = ,I = 5x y 5y t 5t
u= dx dy ,v= dt dt
( 3)
光流分量
( 4)
光流约束方程式 ( 2 ) 含两个未知量 , 求解光流
( u , v ) 尚需加上其他的约束条件 , 假定光流在整个
and Monitoring) ,主要研究用于战场及普通民用场
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
运动目标检测与跟踪把图像处理、 自动控制 、 信 息科学有机结合起来 , 形成了一种能从图像信号中 实时地自动识别目标 ,提取目标位置信息 ,自动跟踪 目标运动的技术 。对序列图像中的目标进行实时检 测与跟踪技术越来越具有实用性 ,它在智能监控 、 交 通监视 、 流量统计等领域有非常重要的实用价值 ,具 有广阔的发展前景 ,在军事 、 工业 、 安防 、 智能交通和 科学研究等方面都具有重要的意义 。随着目标检测 与跟踪系统进入数字化时代 , 数字图像处理方法亦 广泛应用于目标跟踪系统中 , 形成了数字视频跟踪 技术
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
研究生课程论文《光流法运动目标跟踪》课程名称s姓名学号专业任课教师教师评阅意见：论文成绩评阅日期课程论文提交时间：年月日摘要本文实现了对运动目标的跟踪检测，重点研究金字塔Lucas-Kanade算法，在研究基于特征点的目标跟踪的一般方法，即采用改进的Harris角点提取点的方法。
实验结果表明先采用Shi-Tomasi算法比Harris算法提取角点效果更好，之后用金字塔光流进行跟踪。
关键词运动目标跟踪Lucas-Kanade Shi-Tomasi 改进Harris1.引言近些年，模式识别领域的图像处理已经成为一个支柱，其中，动态目标的识别跟踪已经被研究者应用到工程上，而运动目标跟踪算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确性。
本文主要是运动光流法等算法对运动目标进行跟踪。
目标特征点的跟踪是计算机视觉中的一个基本而极具挑战性的研究课题，该课题在人机互动（HCI），目标识别，目标运动等领域有着非常重要的应用。
虽然对运动目标跟踪算法能够完成对运动目标的可靠跟踪，大多数都存在处理数据量大，运算复杂等问题。
因此，研究具有高精度且运算简单的目标检测与跟踪算法是图形跟踪迫切需要解决的问题，目前基于特征和光流的图像跟踪方法受到了极大的关注。
2.运动目标检测算法运动目标检测技术是目标自动检测、识别与跟踪的基础，也是实现进一步处理视频编码、目标跟踪、目标分类及行为理解等的关键技术。
基于视频或序列图像的分析一般可分为四个步骤：(1)运动目标的检测与提取，(2)运动目标的分类，(3)运动目标的跟踪，(4)运动目标的行为理解与分析，如图1所示。
图像序列运动检测目标分类目标跟踪行为理解图1 分析过程在计算机视觉处理中，运动目标检测技术处于中层处理级别，它是指在一个视频或者图像中，对需要研究的并且是处于运动状态的目标和背景进行分离，对于行为理解，行为分析等其他技术的研究，运动目标检测也是一种有效的方法。
目标检测要依据运动目标的主要特性，例如时间特性、边缘形状特性、颜色灰度特性、矢量特性等等。
时间特性、区域作为视频序列时间差分和图像分割的基础，是运动目标最基本的特性。
目标运动时在形状、大小、刚度等方面的差异称为形态特征，利用形态特征对运动目标检测，难点是对小目标的检测。
3.光流法1950年，Gibuson首先提出了光流的概念，所谓光流就是指图像表现运动的速度。
物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物理运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。
光流场是一种二维（2D ）的瞬时速度场，在景物可见点中，三维（3D ）速度矢量在成像表面上形成的投影就是2D 速度场矢量。
光流包含了观测物体的运动变化信息，同时还含有景物三维结构的信息。
在许多问题的研究中，光流都起着重要作用，在计算机视觉的较高层视觉算法中，光流是一个比较重要的输入，可以实现诸如目标分割、识别、跟踪、机器人导航以及形状信息恢复等重要的任务；通过二维物体表面上的光流来研究三维结构和运动，是计算机视觉研究领域内一项很有意义和挑战的任务；在其它领域的应用中，光流信息的作用也是很明显的，例如心脏手术后，对病人心脏波动的监测、海洋及大气过程的研究和预测等。
所以看出，光流的研究不仅仅计算机视觉中，也在其他有关研究领域中是一个重要部分。
光流法是空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。
一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、相机的运动，或者两者的共同运动所产生的。
其计算方法可以分为三类：（1）基于区域或者基于特征的匹配方法；（2）基于频域的方法；（3）基于梯度的方法；简单来说，光流是空间运动物体在观测成像平面上的像素运动的“瞬时速度”。
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。
研究光流场的目的是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。
3.1运动场与光流场在图像中，运动场是由每个点的运动速度矢量构成的。
当运动目标在相机前运动，或者相机在物体不同的时候运动时，就可以获得响应的图像变化，利用这些变化可以获得相机和运动目标之间的相对运动，也可以获得场景内多个目标之间的关系。
运动场，物体在三维真实世界中的运动；光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。
具体比较如图2.图2 光流场与运动场比较光流场的目的是找到图片中每个像素点的速度向量：),(u v u，需要注意的是，这里的速度是个矢量，不仅有运动大小信息，还包括运动的方向信息。
根据前面提到的光流的微小运动和亮度恒定这两个假设，我们可以得到：),,(),,(dt t dy y dx x I t y x I +++=，该式用一阶泰勒级数展开，我们将得到：dt tI dy y I dx x I t y x I dt t dy y dx x I ∂∂+∂∂+∂∂+=+++),,(),,(，即：0x =++dt I dy I dx I t y ，令dt dx =u ，dt dy =v ，那么：t y I v I u I -=+x ，即：[]t u v y I I I -=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∙x ，假设在（u,v ）的一个小的局部领域内，亮度是恒定的，那么：，即：b u A =。
3.2 光流的计算方法从不同的分析角度引入不同的约束条件，就会导致产生不同的光流计算方法。
目前应用较为普遍的光流计算方法主要有以下四种：1) 基于梯度的方法2) 基于匹配的方法3) 基于相位的方法4) 基于能量的方法基于时空梯度的光流算法也称为微分法，是一种最常用的计算方法，根据时变图像灰度的梯度函数，梯度算法得到图像中每个像素点的运动矢量。
基于匹配的方法就是在图像序列的顺序图像之间，搜索与相对像素点最拟合的位移，这个位移就是最终需要的速度矢量。
基于相位的方法在光流的计算中引入了相位信息，在带通调谐滤波器的输出中，利用与等相位轮廓垂直的瞬时运动可以确定分速度。
a. Horn-Schunck 经典光流场计算方法b. Lucas-Kanade 方法3.3光流法原理光流法用于目标检测的原理：给图像中的每个像素点赋予了一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。
在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。
根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。
如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。
当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。
运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如此便可以计算出运动物体的位置。
需要提醒的是，利用光流法进行物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。
光流法用于目标跟踪的原理：1) 对一个连续的视频帧序列进行处理；2) 针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标；3) 如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点；4)对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标；如图3所示，假设已有H(x,y)，I(x,y)两个图片，如何计算H到I像素点之间的运动？显然，对于H中特定的像素点，我们应该在I图片中对应位置的周围来寻找像素值一致或者接近一致的像素点。
如此一来，不难发现，解决此类问题，一般有两个关键的假设：(1)颜色一致(2)微小运动；即，每个像素点，都不会产生较大的运动偏移。
图3 偏移过程再如下图4所示，H中的像素点(x,y)在I中的移动到了(x+u,y+v)的位置，偏移量为(u,v)。
图4 偏移量4.实验结果分析我们选取了几组视频进行测试，分别是：简单静态背景下的人、复杂静态背景下的骑车的小孩、简单动态背景下树叶的抖动、复杂背景下橄榄球运动员。
效果如下列4组图片效果对比。
图5 4组图的比较可以看出光流法算法的效果在静态背景下的效果最好，效果随着背景的复杂、多变，算法的效果会减弱。
可以看出，金字塔光流算法计算出来的光流值不仅可以达到一定的精确度，得到密集、一致且矢量较长的光流场，而且在时间开销上比较小，可以在一定程度上满足系统的跟踪的要求。
5.结束语运动目标检测与跟踪是机器视觉研究领域的重要方向，在军事和民用领域都有广泛的应用。
本文对运动目标检测和跟踪的常用方法进行了分类介绍和深入研究，选择基于光流法的运动目标检测和跟踪算法，光流法的优点是检测精度高，能完整直接的获取目标运动参数。
但是，对于光流法实时性的研究还十分浅显，仍有许多问题难以解决，仍然需要不断的改进和优化算法。
参考文献[1] The classic article by B. Lucas and T. Kanade, An iterative image registration technique with an application to stereo vision in Int. Joint Conference in Artificial Intelligence, pp. 674-679,1981, that describes the original feature point tracking algorithm.[2] The article by J. Shi and C. Tomasi, Good Features to Track in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 593-600, 1994, that describes an improved version of the original feature point tracking algorithm.。