基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究_郗华
使用Matlab进行机器视觉和目标识别
使用Matlab进行机器视觉和目标识别引言在现代科技的快速发展下，机器视觉和目标识别成为当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。
通过计算机对图像或视频进行分析和处理，可以实现许多应用，如图像分类、目标检测、人脸识别等。
而Matlab作为一种功能强大且易于理解的编程环境，为研究人员和工程师提供了实现机器视觉和目标识别任务的强大工具。
一、Matlab的基础知识Matlab是一种高级、专业的编程环境，具有丰富的工具箱和函数库，适用于各种科学、工程和技术计算任务。
了解Matlab的基础知识对于进行机器视觉和目标识别任务至关重要。
在Matlab中，图像是以矩阵的形式表示的。
每个像素点的灰度值或颜色值在矩阵中的位置对应于图像中的位置。
通过Matlab提供的图像处理函数，可以实现图像的读取、显示、缩放、旋转等操作。
二、图像处理与增强在机器视觉和目标识别任务中，图像处理与增强是非常重要的一步。
通过对图像进行处理和增强，可以提高后续任务的准确性和效果。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，如滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
其中，滤波函数可以去除图像中的噪声，边缘检测函数可以提取出目标的边缘信息，直方图均衡化函数可以增强图像的对比度。
三、特征提取与选择在机器视觉和目标识别任务中，特征提取与选择是关键环节。
通过选择适当的特征并提取出来，可以减小计算量、提高计算速度和准确性。
在Matlab中，可以使用各种特征提取和选择算法。
例如，可以使用颜色特征、纹理特征、形状特征等。
通过Matlab提供的函数和工具箱，可以实现这些算法，并进行特征的可视化和选择。
四、目标检测与识别目标检测与识别是机器视觉和目标识别任务的核心内容。
通过Matlab提供的工具箱和函数，可以实现目标的检测和识别。
在目标检测与识别中，常用的算法有基于特征的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
Matlab提供了各种函数和工具箱，如图像拟合、分类器训练、神经网络等，可以实现这些算法。
基于图像处理的运动目标检测与识别技术研究
基于图像处理的运动目标检测与识别技术研究摘要：近年来，随着图像处理技术的快速发展，基于图像处理的运动目标检测与识别技术逐渐成为计算机视觉领域的热门研究方向。
本文通过综述相关研究文献，详细介绍了运动目标检测与识别的基本概念、常用方法和当前面临的挑战，同时对其未来发展进行了展望。
1. 引言运动目标检测与识别技术在人工智能、智能交通、安防监控等领域具有重要应用价值。
随着图像处理技术的发展和智能设备的普及，越来越多的研究者开始关注运动目标检测与识别技术，以解决实际应用中的问题。
2. 运动目标检测的基本概念运动目标检测是指在一系列连续的图像帧中，通过分析像素强度的变化，确定图像中的运动目标位置和形状的过程。
常用的运动目标检测方法包括基于光流、基于复杂背景建模、基于差异图像等。
其中，基于光流的方法能够捕捉到目标运动的速度和方向，但对于复杂场景和运动速度过快的目标有限；基于复杂背景建模的方法能够对目标和背景进行建模，有效地检测运动目标，但对于复杂背景的适应性有限；基于差异图像的方法能够通过计算图像序列之间的差异，检测出目标的位置，但对于光照变化和噪声的鲁棒性较差。
3. 运动目标识别的基本概念运动目标识别是指在运动目标检测的基础上，对检测到的目标进行分类或标记的过程。
常用的运动目标识别方法包括基于特征描述子的方法和基于机器学习的方法。
基于特征描述子的方法将目标提取到的特征值与预先训练好的特征数据库进行匹配，以达到识别的目的，但对于目标外观变化较大的情况下，对特征描述子的选择和匹配往往存在困难；基于机器学习的方法能够通过训练样本学习到目标类别的知识，并对检测到的目标进行分类，但对于训练样本的数量和质量要求较高。
4. 常用的基于图像处理的运动目标检测和识别方法4.1 光流法光流法是一种基于图像灰度变化的运动目标检测方法，通过计算像素在不同图像帧中的光流向量，确定像素的运动方向和速度。
常见的光流法包括Lucas-Kanade光流法和Horn-Schunck光流法。
使用Matlab进行实时目标识别与目标跟踪的实践指南
使用Matlab进行实时目标识别与目标跟踪的实践指南引言：随着计算机视觉的快速发展，目标识别和目标跟踪逐渐成为研究和应用领域的热点。
而在实时场景中实现目标识别和跟踪需要高效的算法和工具，Matlab作为一款功能强大、易于使用的编程环境，为我们提供了一种便捷的实践平台。
本文将介绍如何使用Matlab进行实时目标识别和目标跟踪，并分享一些相关的实践经验。
一、Matlab在目标识别中的应用目标识别是计算机视觉中的一个重要研究方向，其核心是通过提取图像的关键特征，从而对图像中的目标进行识别。
Matlab提供了丰富的计算机视觉工具箱，如图像预处理、特征提取和分类器等，可以帮助我们进行目标识别的实践。
首先，我们需要加载图像并对其进行处理。
Matlab提供了强大的图像处理工具箱，可以帮助我们调整图像的亮度、对比度等属性，以便更好地进行后续处理。
在目标识别中，常用的图像处理操作包括灰度化、滤波和边缘检测等。
其次，我们需要选择合适的特征提取算法。
在目标识别中，特征提取是一个关键的步骤，它可以将图像中的目标信息转化为数学向量，以便后续的分类器进行判别。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和HOG等，它们可以从不同的方面描述图像的特征，如纹理、边缘和角点等。
最后，我们需要选择合适的分类器进行目标识别。
Matlab提供了多种分类器，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。
这些分类器基于不同的原理和算法，可以适用于不同的目标识别任务。
我们可以根据实际情况选择合适的分类器，并使用训练数据对其进行训练，从而构建一个准确的目标识别系统。
二、Matlab在目标跟踪中的应用目标跟踪是指在视频序列中实时定位和追踪目标的过程，其难度在于目标的外观变化、遮挡和运动模式的复杂性。
Matlab为我们提供了一些强大的目标跟踪工具箱，可以帮助我们进行目标跟踪的实践。
首先，我们需要选择一个适合的目标跟踪框架。
利用Matlab进行机器视觉与目标检测技术研究
利用Matlab进行机器视觉与目标检测技术研究引言：机器视觉技术作为一门交叉学科已经在各个领域得到广泛应用。
其中，目标检测技术是机器视觉的核心内容之一。
目标检测是指在图像或视频中自动识别和定位物体的过程。
近年来，随着深度学习的出现和发展，目标检测技术也取得了巨大的进步。
本文将以Matlab为工具，探讨机器视觉与目标检测技术的研究进展，并介绍其在实际应用中的价值和挑战。
一、机器视觉的基本原理1.1 图像预处理图像预处理是机器视觉的第一步，对图像进行降噪、灰度化、平滑化等处理，以便更好地提取图像特征。
1.2 特征提取特征提取是机器视觉中的核心问题，其目的是将复杂的图像信息转化为计算机可处理的数值数据。
传统的特征提取方法包括SIFT、HOG等，而深度学习方法则常用卷积神经网络（CNN）。
1.3 目标定位目标定位是目标检测的重要环节，其目的是确定目标在图像中的位置和大小。
常见的目标定位方法有滑动窗口、区域提案等。
二、Matlab在机器视觉研究中的应用2.1 图像处理Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以进行图像的读取、显示、调整、增强等操作。
同时，Matlab提供了图像处理算法的源代码，研究人员可以根据实际需要进行修改和优化。
2.2 特征提取Matlab中的计算机视觉工具箱提供了各种特征提取算法的实现，包括SIFT、HOG等。
此外，Matlab还支持深度学习工具箱，可以使用预训练的卷积神经网络模型，或者自定义网络结构进行特征提取。
2.3 目标检测算法的实现Matlab中的计算机视觉工具箱也提供了多种目标检测算法的实现，包括Haar 特征级联分类器、LBP特征级联分类器等。
此外，也可以使用深度学习工具箱中的Faster R-CNN、YOLO等目标检测算法。
三、机器视觉与目标检测技术在实际应用中的价值3.1 工业自动化目标检测技术可以应用于工业自动化领域，如物体排序、产品质检等。
通过机器视觉系统的实时监测和判别，可以提高生产效率和质量。
基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ｏ ｏ ６ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３ ） １ ８ — ０ ２ ０ ３ — ０ ２
Байду номын сангаас
０ 引 言
１ 原始 图像 的预处理
１ 。 １图 像 灰 度 化 直 方 图均 衡 化 是 把 原 始 图 像 的灰 度
与 跟踪 方面 还 存 在 着 许 多 问题 ， 主 要 有 以下 几 个 方 面 的 因 清 晰。
素影 响 目标检测 结果 ， 光 照强 度 的变化影 响、 阴影 与物体 的重叠与覆盖影响、 非静态背景 的影 响和前景 目标 与背景
相 近的影响等。
（ ａ ）原始图像 （ ｂ） 灰 度图像 （ ｃ ） 直方 图均衡化图像
关键词 ：目标检 测； 背景差分法； 灰度 图像
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ － ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ； ｒａ ｇ ｙ ｉ ｍａ ｇ ｅ
智 能视频监控［ １ － ３ ］ 就是利 用计 算机视觉、 数字图像 处理
和视 频图像分析 的方法 ， 即对摄像机拍摄 的视频 图像序列 直方 图从 比较 集中 的某个灰 度 区间变成在 全部灰度范 围 进行分析 处理 ， 实现对视频场 景 中运 动 目标 的检 测、 跟踪 内的均 匀分布 ， 这样就增加 了像素灰度值 的动态范 围从而 和识别 ， 并在 此基 础上分析和 判断 目标 的行 为 ， 给 出对运 可达 到增强 图像整 体 对 比度 的效 果 ， 使 图像 的细 节 变得 动 目标 行为和 动作的描述 ， 从而指导和规划行 为。 智能监控系统 中， 在视频 图像清晰连贯并且 保证计算 机速度 的基础上 ， 运动 目标 识别、 检 测与跟踪 的效 果完全 取决于 自动识别与跟踪算法 的性 能。 目前在运动 目标检测
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法
MATLAB中的运动检测与目标追踪方法引言运动检测和目标追踪是计算机视觉领域的重要研究内容之一。
通过使用MATLAB等工具，可以实现各种运动检测和目标追踪算法，以应用于视频监控、自动驾驶等领域。
本文将介绍MATLAB中常用的运动检测与目标追踪方法，包括光流法、帧差法、背景建模法等，并探讨它们的优缺点及应用场景。
一、光流法光流法是一种通过分析连续两帧图像中像素的运动来检测运动的方法。
其核心思想是计算每个像素点在两帧图像中的位移向量，从而得到运动信息。
MATLAB中提供了光流法的实现函数，例如vision.OpticalFlow和opticalFlowLK等。
光流法的优点是计算简单，对算法要求不高，可以很容易地处理多对象的运动，适用于快速移动的目标。
然而，由于其基于两帧图像的位移变化进行计算，对于长时间运动或场景变换较大的情况下，光流法容易产生累积误差。
二、帧差法帧差法是一种通过比较连续两帧图像的像素值来检测运动的方法。
其基本原理是通过计算两帧图像之间的差异，得到表示目标位置的二值图像。
MATLAB中的imabsdiff函数可以方便地实现帧差法。
帧差法的优点是实时性好，对于动态场景具有较好的适应性。
然而，由于该方法是基于像素值差异来检测运动，对于光照变化、场景噪声等因素较为敏感，容易产生误检测的问题。
三、背景建模法背景建模法是一种通过将场景背景与前景目标进行分离，从而检测目标运动的方法。
其核心思想是先建立环境的背景模型，然后将当前帧图像与背景模型进行比较，得到表示前景的二值图像。
在MATLAB中，可以使用vision.ForegroundDetector函数实现背景建模。
背景建模法的优点是对于静态场景具有较好的适应性，能够有效抑制光照变化和场景噪声带来的干扰。
然而，该方法对于场景动态变化较快、背景模型建立较为困难的情况下，容易产生误检测和漏检测的问题。
四、区域增长法区域增长法是一种通过将连续像素点聚类，从而检测目标区域的方法。
基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究
基于MATLAB的运动目标检测和识别技术研究作者：郗华朱春燕来源：《价值工程》2013年第18期摘要：针对智能视频监控系统中视频序列图像，本课题利用MATLAB7.0仿真工具采取背景差分法对视频序列图像进行处理，提出了利用分块法和统计方法相结合的算法改进背景图像的提取算法，实现运动目标的检测和跟踪，并基于MATLAB GUI编制了运动目标检测界面。
Abstract： An algorithm based on background-difference method by MATLAB7.0 is proposed to process video sequences of Intelligent video surveillance system， The algorithm is the combination of segmentation method and the statistical method to implement the detection and tracking of moving object， the interface of moving target detection is established by MATLAB GUI.关键词：目标检测；背景差分法；灰度图像Key words： target detection；background-difference method；gray image中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）18-0203-020 引言智能视频监控[1-3]就是利用计算机视觉、数字图像处理和视频图像分析的方法，即对摄像机拍摄的视频图像序列进行分析处理，实现对视频场景中运动目标的检测、跟踪和识别，并在此基础上分析和判断目标的行为，给出对运动目标行为和动作的描述，从而指导和规划行为。
智能监控系统中，在视频图像清晰连贯并且保证计算机速度的基础上，运动目标识别、检测与跟踪的效果完全取决于自动识别与跟踪算法的性能。
如何使用MATLAB进行目标检测和跟踪
如何使用MATLAB进行目标检测和跟踪目标检测和跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，它广泛应用于人脸识别、交通监控、无人驾驶等众多领域。
MATLAB作为一种功能强大的数学计算软件，也提供了丰富的工具包和函数库，方便进行目标检测和跟踪的开发与应用。
本篇文章将介绍如何使用MATLAB进行目标检测和跟踪，包括图像处理、特征提取、机器学习等方面的内容。
一、图像处理图像处理是进行目标检测和跟踪的前提和基础工作。
MATLAB提供了丰富的图像处理函数，可以用来进行图像增强、滤波、边缘检测等操作。
在目标检测中，可以先对图像进行预处理，去除噪声、增强对比度，以便更好地提取目标特征。
在目标跟踪中，可以使用滤波技术，如卡尔曼滤波、粒子滤波等方法，对目标位置进行估计和预测。
二、特征提取特征提取是目标检测和跟踪的核心步骤之一。
通过对目标图像进行特征提取，可以将目标与背景进行区分。
MATLAB提供了多种特征提取的方法，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
在目标检测中，可以使用机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对特征进行分类和识别。
在目标跟踪中，可以使用特征点匹配的方法，如SIFT、SURF等，对目标进行跟踪和定位。
三、机器学习机器学习是进行目标检测和跟踪的关键技术。
MATLAB提供了强大的机器学习工具包，包括分类、回归、聚类等多种算法。
在目标检测中，可以使用机器学习方法对目标特征进行分类和识别。
常用的方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
在目标跟踪中，可以通过有监督学习、无监督学习的方法，对目标进行追踪和预测。
四、目标检测目标检测是指在图像或视频中找出感兴趣的目标，并标记出其位置和边界框。
MATLAB提供了多种目标检测算法和工具，如基于特征的检测、深度学习的检测等。
在目标检测中，可以使用滑动窗口的方法，对图像进行扫描和检测。
还可以使用级联分类器（Cascade Classifier）的方法，对图像进行逐层筛选和分类。
如何使用Matlab进行运动分析和目标跟踪
如何使用Matlab进行运动分析和目标跟踪使用Matlab进行运动分析和目标跟踪引言：近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，运动分析和目标跟踪成为了计算机科学领域的热门研究方向。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，为运动分析和目标跟踪提供了便利。
本文将介绍如何使用Matlab进行运动分析和目标跟踪的基本原理和方法。
图像处理与运动分析：在进行目标跟踪之前，首先需要对图像进行预处理和特征提取。
Matlab提供了多种图像处理函数和工具，例如图像平滑、边缘检测和形态学操作等。
这些函数可以帮助我们去除图像中的噪声、增强目标的边缘和轮廓，为后续的运动分析提供准确的输入。
在进行运动分析时，我们需要从连续的图像序列中提取目标的运动信息。
常用的方法包括光流、帧差法和背景减除法。
其中，光流法基于像素值的变化来估计目标的运动方向和速度，帧差法通过比较相邻帧之间的差异来确定目标的位置，而背景减除法则通过建立场景的背景模型来检测目标的变化。
Matlab中提供了丰富的函数和工具箱用于实现这些运动分析方法。
例如，通过使用光流法函数opticalFlow可以计算图像中每个像素的光流向量，从而获得目标的运动信息。
在进行帧差法和背景减除法时，可以使用imageSet和vision.ForegroundDetector函数来提取图像序列和检测前景目标。
目标跟踪与运动估计：目标跟踪是指在图像序列中连续地估计目标的位置和姿态。
在实际应用中，目标跟踪可以用于视频监控、自动驾驶和机器人导航等领域。
在使用Matlab进行目标跟踪时，可以选择不同的跟踪算法和模型。
常用的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些方法的核心思想是根据先验信息和观测数据来估计目标的状态，并通过迭代更新来实现目标的连续跟踪。
Matlab中提供了多种函数和工具箱用于实现这些目标跟踪算法。
例如，可以使用vision.KalmanFilter函数来创建卡尔曼滤波器对象，并使用step函数在每一帧中更新目标的位置和姿态。
如何使用MATLAB进行模式识别与检测
如何使用MATLAB进行模式识别与检测MATLAB是一款强大的计算工具，它在模式识别与检测领域拥有广泛的应用。
本文将介绍如何使用MATLAB进行模式识别与检测的基本方法和技巧。
一、引言模式识别与检测是一门研究如何通过计算机识别和解释具有特定模式的数据的学科。
在实际应用中，我们常常需要通过对数据进行分析和处理，来发现其中的规律和模式，以实现自动识别和检测。
二、数据预处理数据预处理是模式识别与检测的第一步，它包括数据标准化、降维和特征提取等操作。
在MATLAB中，可以使用一系列函数和工具箱来实现这些操作。
1. 数据标准化数据标准化可以使得数据的均值为零，方差为一，从而使得不同特征具有相同的标度。
在MATLAB中，可以使用`zscore`函数来实现数据的标准化。
2. 降维降维是指将高维数据映射到低维空间，以减少数据的复杂性和提高计算效率。
常用的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。
在MATLAB中，可以使用`pca`和`lda`函数来进行降维操作。
3. 特征提取特征提取是从原始数据中提取出能够代表数据特点的特征。
常用的特征提取方法有傅里叶变换、小波变换和小波包变换等。
在MATLAB中，可以使用相应的函数和工具箱来实现特征提取。
三、模型建立与训练在进行模式识别与检测任务时，我们需要建立一个合适的模型并对其进行训练。
在MATLAB中，有多种模型可以选择，例如支持向量机（SVM），神经网络和决策树等。
1. 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的模式识别与检测方法，它可以在高维空间中构造一个超平面，用于分类和回归。
在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数来建立SVM模型，并使用`train`函数对模型进行训练。
2. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元间连接方式的计算模型。
在MATLAB中，可以使用`patternnet`函数建立一个多层感知机（MLP）神经网络，并使用`train`函数对网络进行训练。
Matlab中的运动目标检测技术
Matlab中的运动目标检测技术引言Matlab（Matrix Laboratory）是一种广泛应用于科学计算与技术计算领域的高级编程语言和环境。
在计算机视觉领域，Matlab提供了丰富的工具箱和函数，用于处理图像和视频数据。
其中，运动目标检测技术是一项重要的应用，广泛用于视频监控、交通监管和自动驾驶等领域。
本文将介绍Matlab中常用的运动目标检测技术，并探讨其原理与实现方法。
一、背景知识在开始探讨Matlab中的运动目标检测技术之前，我们需要了解一些相关的背景知识。
首先，运动目标指的是在视频中具有连续运动的物体或人。
运动目标检测旨在从视频中提取出运动目标的位置和轨迹信息。
其次，运动目标检测算法可以分为两类：基于像素的方法和基于特征的方法。
基于像素的方法通过像素级别的变化来检测运动目标，而基于特征的方法则通过提取运动目标的特征来进行检测。
二、基于像素的运动目标检测技术基于像素的运动目标检测技术是最常见和最简单的方法之一。
其中，帧差法和光流法是两种常见的技术。
1. 帧差法帧差法简单地通过比较相邻帧之间的像素差异来检测运动目标。
具体而言，首先将视频序列分为连续的帧，然后计算相邻帧之间的差异图像，最后通过阈值处理得到二值图像。
通过该方法，我们可以得到图像中所有发生变化的像素点，从而找到运动目标的位置。
2. 光流法光流法是一种基于像素的运动目标检测技术，其原理是通过观察像素点在时间序列中的移动变化来检测运动目标。
具体而言，光流法通过计算相邻帧之间像素点的亮度变化来得到运动向量场。
通过分析运动向量场，我们可以找到像素点的运动方向和速度，从而检测出运动目标的位置。
三、基于特征的运动目标检测技术相比于基于像素的方法，基于特征的运动目标检测技术更加复杂和准确。
其中，背景建模和目标跟踪是两种常见的方法。
1. 背景建模背景建模是一种常见的基于特征的运动目标检测技术，其原理是通过对视频序列进行建模，提取出背景信息和前景目标。
Matlab视频中的运动目标检测方法研究
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ Matlab视频中的运动目标检测方法研究摘要视频运动目标检测是视觉监视系统的关键技术，处于整个系统的底层，是各种后续高级处理如视频分析、视频编码、视频检索以及视频监控等应用的基础。
论文研究的内容是基于背景减法原理对静态背景下的视频运动目标进行检测。
首先使用积累差异背景建模方法进行背景建模，然后使用Otsu法对背景差图像进行阈值化，使用两步区域生长法对视频运动目标连通区域进行标记，最后给出了一种对视频运动目标质心进行标记关联的方法。
论文使用Matlab软件作为测试平台，设计和开发一个基础的移动物体检测和跟踪系统。
当用户输入的视频文件之后，系统会自动提取视频中的移动的物体，计算它们的边界框和数量。
7137关键词视频运动目标检测；背景减法；积累差异；Matlab1 / 11毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleVideo Moving Object Detection Methods AbstractVideo moving object detection is the key technology of the visual surveillance system in the bottom of the whole system ,is the basic of a species of follow-up high-level processing or application such as video analysis,video coding,video retrieval and video surveillance.The content of this thesis is using background subtraction detecting moving object in video.First we based on differences accumulation informations to make background modeling,then Otsu method was used to threshold the background subtracting image.After that twice region growing operation was used for making connective regions.Finally, moving objects were related minimal Eculidean distance and motion trajectories were painted. Test platform is Matlab，is used to design and develop a basis for moving object detection and tracking system.---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------After the user input a video file, the system will automatically extract the moving objects in the video automatically, calculate their bounding boxes and number .附录A程序的m文件18致谢21参考文献221绪论1.1研究背景及意义计算机视觉的研究目的是利用计算机代替人眼及大脑对景物环境进行感知，解释和理解。
matlab运动目标检测算法解析
一、概述在当今世界，随着科技的飞速发展，运动目标检测技术在诸多领域中得到了广泛的应用，如人脸识别、智能监控、自动驾驶等。
Matlab作为一种高效的科学计算软件，其丰富的功能和强大的算法使其成为了运动目标检测领域的重要工具。
本文将重点解析Matlab中的运动目标检测算法，为读者详细介绍其原理和实现方法。
二、Matlab运动目标检测算法概述1. 运动目标检测的概念和意义运动目标检测是指利用计算机视觉和图像处理技术，对运动中的目标进行自动检测和跟踪。
该技术在视瓶监控、智能交通等领域具有重要的应用价值，可以提高工作效率、减少人力成本，同时也可以提供实时的监控和预警功能。
2. Matlab运动目标检测算法的分类在Matlab中，运动目标检测算法可以大致分为基于光流的方法和基于背景建模的方法两大类。
基于光流的方法主要通过计算图像中相邻帧像素之间的运动关系来实现目标检测，而基于背景建模的方法则是通过建立静态背景模型，来检测出运动目标。
三、基于光流的运动目标检测算法1. 光流的定义和原理光流是指图像中每个像素点在连续帧之间的运动矢量。
基于光流的运动目标检测算法通过计算相邻帧图像之间的光流场，从而实现目标的检测和跟踪。
2. 光流算法在Matlab中的实现Matlab提供了丰富的光流算法库，如Lucas-Kanade光流、Horn-Schunck光流等。
这些算法可以通过Matlab编程实现，对视瓶中的运动目标进行快速而准确的检测。
3. 光流算法的优缺点光流算法能够对目标的细微运动进行精确检测，但也存在着对光照变化和纹理模糊的敏感性。
基于光流的算法在复杂背景下容易出现跟踪丢失的问题，因此在实际应用中需要综合考虑。
四、基于背景建模的运动目标检测算法1. 背景建模算法的定义和原理背景建模算法是指通过建立图像序列中的静态背景模型，来实现对运动目标的检测。
该算法在Matlab中得到了广泛的应用，如Gaussian Mixture Model（GMM）、K-Nearest Neighbor（KNN）等。
Matlab中的运动轨迹分析与行为识别技巧
Matlab中的运动轨迹分析与行为识别技巧随着科学技术的快速发展以及深度学习的兴起，对运动轨迹分析和行为识别技术的需求越来越大。
Matlab作为一种强大的科学计算工具，在运动轨迹分析和行为识别领域有着广泛的应用。
本文旨在分享一些Matlab中的运动轨迹分析与行为识别的技巧，帮助研究人员和从业者更好地利用Matlab进行相关工作。
一、数据预处理在进行运动轨迹分析和行为识别之前，首先需要对数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑数据以及对轨迹进行合适的变换。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可以方便地完成这些任务。
例如，可以使用信号处理工具箱中的低通滤波器来去除高频噪声。
此外，还可以使用曲线拟合技术对轨迹数据进行平滑处理，以便更好地观察运动规律。
二、特征提取在运动轨迹分析和行为识别中，特征提取是一个非常重要的步骤。
通过提取代表性的特征，可以更好地描述运动轨迹的形状、速度和方向等信息，进而进行行为分类和识别。
Matlab提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具箱，可以方便地提取运动轨迹的各种特征。
例如，可以使用形状描述符来描述轨迹的形状特征，使用方向直方图来描述轨迹的运动方向特征。
三、聚类分析聚类分析是一种常用的运动轨迹分析技术，它可以将轨迹数据分成若干个类别，每个类别代表一种不同的运动行为。
Matlab提供了多种聚类算法，如K-means、DBSCAN等，可以方便地实现聚类分析。
聚类分析的结果可以帮助我们更好地理解运动轨迹的分布情况，进而识别不同的运动行为。
四、时空模型时空模型是一种将时间和空间信息结合在一起的运动轨迹分析方法。
它可以更好地描述运动轨迹的演化过程和运动规律。
Matlab提供了丰富的模型建立和仿真工具，可以方便地构建时空模型，并对其进行仿真和分析。
通过时空模型，我们可以更好地理解和预测运动轨迹的发展趋势，从而实现更精确的行为识别。
五、机器学习机器学习是一种应用广泛的行为识别技术，它可以通过学习大量的训练数据，构建并优化分类模型，从而实现行为的自动识别。
Matlab中的对象检测与识别技术
Matlab中的对象检测与识别技术引言：在计算机科学和人工智能领域，对象检测与识别技术是一项重要的研究课题。
它可以通过使用计算机视觉算法，对数字图像或视频中的特定对象进行定位、识别和分类等操作。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉工具，为对象检测与识别技术的研究和应用提供了有力的支持。
本文将探讨Matlab中的对象检测与识别技术的应用与发展。
一、图像处理基础知识在谈论对象检测与识别技术之前，我们首先需要了解一些基础的图像处理知识。
Matlab提供了一系列强大的图像处理函数和工具箱，可以实现图像的读取、显示、滤波、增强、变换等基本操作。
熟练掌握这些图像处理知识对于对象检测与识别技术的开展至关重要。
二、对象检测技术的发展历程随着计算机视觉研究的不断深入，对象检测技术也得到了长足的发展。
早期的对象检测方法主要利用图像的低层次特征进行处理，如边缘、角点等。
随着机器学习和深度学习算法的出现，对象检测技术取得了突破性的进展。
Matlab提供了多种机器学习和深度学习工具箱，可以方便地进行对象检测的研究和实验。
三、对象检测与识别的常用算法在对象检测与识别技术中，有一些常用的算法和模型，如Haar特征检测、HOG特征描述子、SIFT特征描述子、卷积神经网络（CNN）等。
这些算法和模型可以用于提取图像或视频中的特征信息，并进行对象检测和分类等操作。
Matlab提供了相应的函数和工具箱，可以方便地实现这些算法，并进行实验和评估。
四、实例应用：人脸检测与识别人脸检测与识别是对象检测与识别技术的一个热门应用领域。
Matlab中提供了一种基于人脸模型的检测方法，可以实现人脸的快速检测和识别。
这种方法基于Haar特征检测和级联分类器，具有高效、准确的特点。
在实际应用中，人脸检测与识别技术被广泛应用于视频监控、人机交互、安全认证等领域。
五、未来发展趋势与挑战虽然对象检测与识别技术在过去几年中得到了迅猛发展，但仍面临一些挑战和困难。
Matlab基于深度学习的目标检测技术
Matlab基于深度学习的目标检测技术引言在当今科技高速发展的时代，人工智能技术变得越来越重要。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，在目标检测任务中展现出了卓越的性能。
本文将介绍Matlab基于深度学习的目标检测技术，探讨其原理及应用。
一、深度学习概述深度学习是一种模拟人类神经网络的计算方法，通过层层堆叠的神经元网络实现对复杂特征的抽取和表达。
它的核心在于神经网络的训练过程，通过大量的数据样本进行有监督或无监督的学习，最终获得有效的模型。
二、目标检测技术简介目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中准确地找出感兴趣的目标。
传统目标检测方法通常通过手工设计特征和使用机器学习算法来实现目标的识别和定位。
然而，这些方法在复杂场景下容易受到光照、视角变化等因素的影响，且对于丰富的目标类别表现较差。
三、深度学习在目标检测中的应用深度学习在目标检测领域应用广泛且成果显著。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的方法成为目标检测的主流。
这些方法主要通过在不同尺度下进行滑动窗口检测或使用候选区域来实现目标的检测与定位。
在Matlab中，可以使用深度学习工具箱来实现目标检测任务。
该工具箱提供了一系列预训练的深度学习模型，如Faster R-CNN、YOLO等。
用户可以使用这些模型进行图像分类、目标检测和语义分割等任务，也可以根据自己的需求进行训练和调优。
四、基于深度学习的目标检测技术实现步骤基于深度学习的目标检测技术实现一般分为以下几个步骤：1. 数据准备：收集并标注适用于目标检测的图像数据集。
数据集应包含各种目标类别及其位置标注。
2. 模型选择：根据任务需求选择适合的深度学习模型，如Faster R-CNN、YOLO等。
3. 模型训练：使用准备好的数据集对所选模型进行训练。
训练过程中，可以调整模型的超参数和损失函数等以提高模型性能。
4. 模型测试：使用测试集评估训练好的模型在目标检测任务上的表现。
在Matlab中进行目标检测的技术实现
在Matlab中进行目标检测的技术实现引言：目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它能够帮助计算机在图像或视频中自动识别并定位特定目标。
在过去的几十年中，目标检测技术在不断发展，并取得了显著的进展。
本文将介绍在Matlab中实现目标检测的一些常用技术和方法。
一、图像预处理图像预处理是目标检测的第一步，它的目的是提前对图像进行一些必要的处理，以便更好地进行后续的目标检测工作。
在Matlab中，可以使用一些内置的函数和工具箱来完成这一任务。
1.1 图像增强图像增强可以使图像的质量得到改善，从而提高目标检测的准确性。
在Matlab 中，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸、对比度增强等操作。
此外，还可以使用histeq函数对图像进行直方图均衡化，以提高图像的亮度和对比度。
1.2 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑或者增强处理，以去除图像中的噪声或者突变，从而改善目标检测的效果。
在Matlab中，可以使用imfilter函数对图像进行各种类型的滤波操作，例如平滑滤波、边缘增强等。
二、特征提取特征提取是目标检测的关键步骤之一，它的目的是将图像中的目标从背景中区分出来，并且为后续的目标分类和检测提供有区分度的信息。
在Matlab中，有多种特征提取方法可以选择。
2.1 Haar-like特征Haar-like特征是一种常用的特征提取方法，它可以通过计算图像中各个区域内的灰度差异来得到特征向量。
在Matlab中，可以使用haar特征函数来计算Haar-like特征，并将其应用于目标检测。
2.2 HOG特征HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种用于目标检测的经典特征提取方法，它通过计算图像中不同方向上的梯度信息来得到特征向量。
在Matlab 中，可以使用extractHOGFeatures函数来计算HOG特征，这个函数是在计算机视觉工具箱中提供的。
三、目标检测算法目标检测算法是目标检测的核心部分，它的目的是从图像中找出目标的位置和大小。
如何在Matlab中进行特定目标识别与目标检测
如何在Matlab中进行特定目标识别与目标检测在计算机视觉领域，特定目标识别与目标检测一直是一个备受关注的研究领域。
特定目标识别是指在给定图像中准确定位和识别指定目标的过程，而目标检测则更加复杂，它不仅需要获取目标的位置和类别，还要在图像中识别多个目标。
在本文中，我们将探讨如何利用Matlab进行特定目标识别与目标检测。
要在Matlab中进行特定目标识别与目标检测，第一步是要了解基本的计算机视觉方法。
常见的方法包括特征提取、模型训练和目标匹配。
特征提取是指从图像中提取出能够反映目标特点的特征，如颜色、纹理和形状等。
模型训练是指使用已标注的数据集对模型进行训练，使其具备判别不同目标的能力。
目标匹配是指将已训练好的模型应用于新的图像中，找出其中的目标。
在Matlab中，有很多强大且方便的函数和工具箱可以用于特定目标识别与目标检测。
例如，Image Processing Toolbox提供了丰富的图像处理函数，包括图像滤波、边缘检测和直方图均衡化等。
Computer Vision Toolbox则提供了用于目标检测和跟踪的函数，包括模板匹配、特征提取和背景建模等。
这些工具可以使我们的工作更加高效和便捷。
特定目标识别中，一种常用的方法是模板匹配。
它基于已知目标的模板，通过计算模板与图像中各个位置的相似度来确定目标位置。
在Matlab中，我们可以使用imread函数读取图像，使用normxcorr2函数计算模板与图像的归一化互相关，然后利用相关最大值确定目标位置。
需要注意的是，模板匹配的性能受到图像噪声和光照变化等因素的影响，因此在应用中需要进行适当的预处理和后处理。
除了模板匹配，特征提取也是一种常用的方法。
常见的特征包括颜色直方图、梯度直方图和形状描述子等。
在Matlab中，我们可以使用histogram函数计算颜色直方图，使用gradient函数计算梯度直方图，使用regionprops函数计算图像中的轮廓和形状信息。
基于MATLAB的系统辨识技术研究
基于MATLAB的系统辨识技术研究随着科技的不断发展，系统辨识技术已经成为工程控制领域一个非常重要的子领域，其中MATLAB作为一种广泛应用于系统辨识领域的工具软件，其具有的强大的计算功能和简便的操作界面，使得其成为众多工程师和学者的首选。
本文将在此基础上介绍基于MATLAB的系统辨识技术的相关知识。
一、系统辨识技术系统辨识技术是指通过对某一个自然或人工制造的系统进行观察和实验，从中提取出一些有用的信息，并且通过一些复杂的算法来分析、优化这些信息的过程。
例如，在工业自控领域，通过对某一机电系统进行调试，通过测量系统输出量与输入量之间的关系（即信号响应），就可以得到该系统的数学模型，然后就可以通过控制算法来优化该模型，实现对该机电系统的控制与操作。
二、MATLAB在系统辨识技术中的应用MATLAB是一种专门用于数学计算和数据分析的软件，其具有强大的实时计算功能和简便的程序编写环境，因此十分适合作为系统辨识技术的工具。
其主要应用领域包括：1、数据采集：MATLAB可以直接与仪器、传感器等硬件设备连接，实现数据采集并快速处理。
例如，通过MATLAB对一辆汽车的速度、油耗等信息进行采集和处理，可以得到这辆车的能耗模型，为之后的系统优化提供依据。
2、参数估计：在得到某系统的数学模型之后，主要需要对模型参数进行估计。
MATLAB可以快速、精确地完成对某一系统的参数估计，得到系统优化的初步结果。
例如，在对某一飞控系统的控制效能进行分析和优化时，可以使用MATLAB实现对飞控系统模型的参数估计。
3、系统辨识统计分析：在完成对某一系统的数学模型估计之后，其参数通常是“带噪声”的。
即存在一些不确定性的因素影响模型的精度和可靠性。
MATLAB可以通过系统辨识统计分析方法，对模型差异、噪声和测量误差的影响进行评估，进一步提高模型精度。
例如，对于某一自控系统-控制系统组合，需要对系统辨识结果的统计学特性进行分析。
4、系统控制与优化：在完成对模型参数估计的基础上，MATLAB可以实现对该系统的控制与优化。
基于matlab的运动目标检测
1 绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。
在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。
它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。
概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。
运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。
1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。
本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。
1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。
２运动目标检测的一般过程2.1 背景提取与更新算法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
此时，图像中的背景区域固定不动。
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Value Engineering
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基于 MATLAB 的运动目标检测和识别技术研究
A Study on Moving Object Detection and Recognition Based on MATLAB
0 引言 智能视频监控[1-3]就是利用计算机视觉、数字图像处理 和视频图像分析的方法，即对摄像机拍摄的视频图像序列 进行分析处理，实现对视频场景中运动目标的检测、跟踪 和识别，并在此基础上分析和判断目标的行为，给出对运 动目标行为和动作的描述，从而指导和规划行为。 智能监控系统中，在视频图像清晰连贯并且保证计算 机速度的基础上，运动目标识别、检测与跟踪的效果完全 取决于自动识别与跟踪算法的性能。目前在运动目标检测 与跟踪方面还存在着许多问题，主要有以下几个方面的因 素影响目标检测结果，光照强度的变化影响、阴影与物体 的重叠与覆盖影响、非静态背景的影响和前景目标与背景 相近的影响等。 监控系统设计的初始阶段就是检测出运动目标，运动 目标检测的目的就是将变化的区域从背景图像中提取出 来，目标检测的好坏将直接影响后续的跟踪效果和处理效 果。不同的目标检测需要选择不同的检测算法目前几种 常用的检测方法有光流法、帧间差分法和背景差分法三 种[4-5]，光流法不需要预先知道场景的信息，并在摄像头运 动时能有效的检测目标，但是该算法计算方法又过于复 杂，且抗干扰性差，不适合用于实时性要求很强的场合，帧 间差分法对动态变化场景有较强的适应性，但一般不能很 好的提取出所有的特征像素点，背景差分法一般能得到比 较全面的特征数据，本课题基于背景法实现运动目标的检 测。在背景的提取上采取了分块法和均值法想结合的方法 得到背景图像，克服了动态场景变化和光线变化等外界干 扰对背景的影响。选取最佳的图像二值化方法和阈值实现 图像的二值化，利用背景相差法检测出运动目标，得到目 标质心，最后编制的运动目标检测和识别界面。 — —— —— —— —— —— —— —— —— —— —— ——
MATLAB 可 以 创 建 图 形 用 户 界 面 GUI （Graphical
User Interface），它是用户和计算机之间交流的工具。GUI
可以在 MATLAB 中生成非常有效的应用程序，建立演示
工作的交互式界面，本课题将检测程序封装成 GUI，形象
直观地演示出运动目标的检测过程。
读入图片 40
（a）简单背景算法
（b）改进背景算法
图 4 传统的背景算法和改进背景算法比较
2.2 运动目标提取 本课题处理的视频序列由 82 幅 图像组成，在提取了背景图像之后，将视频序列的每一幅 图像分别与背景图像做差检测出运动目标，并对检测出的 目标增强其对比度。图 2 即为视频序列初始帧，中间帧和 结束帧检测出的运动目标。（图 5）
参考文献： [1]袁国武.智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究 [D].云南大学，2012 年 3 月,103 页. [2]邢少芳.智能交通监控系统中的运动目标检测研究[D].天 津大学，2011 年 12 月，55 页. [3]杜晶晶.智能视频监控中运动目标检测与跟踪算法研究 [D].西南交通大学，2009 年 5 月,59 页. [4]丁雪梅等.基于差分和特征不变量的运动目标检测与跟踪 [J].光学精密工程，2007，15（04）：571-572. [5]李刚等.基于背景差法和帧间差法的运动目标检测方法[J]. 仪器仪表学报，2006，27（08）：571-572. [6]段群,吴粉侠.基于 MatLab 的数字图像清晰化方法[J].计算 机时代,2008(04). [7]戴宝燕.基于 MATLAB 的小波图像处理技术[J].甘肃联合 大学学报(自然科学版)，2010(05). [8]丛波.基于 MATLAB 的数字图像处理技术及应用[J].中国 科技信息，2011(05). [9]吴东超,崔斌.基于 MATLAB 的数字图像处理方法与实现 [J].中小企业管理与科技(下旬刊)，2011(11). [10]陈乾辉,王小芬.现代图 像 处 理 技 术 在 目 标 跟 踪 中 的 MatLab 实现[J].现代计算机(专业版)，2011(26).
1.3 二值图像处理（图 3） 2 运动目标检测
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原图像
加入椒盐噪声的图像
价值工程
中值滤波处理后的图像 均值滤波处理后的图像
பைடு நூலகம்
图 2 图像的中值滤波和均值滤波去噪
原图像
OTSU 算法二值化
Bemsen 算法二值化
改进 Bemsen 算法二值化
（a）初始帧
（b）中间帧
（c）结束帧
图 5 初始帧，中间帧和结束帧分别检测出的运动目标
关键词： 目标检测；背景差分法；灰度图像
Key words: target detection；background-difference method；gray image
中 图 分 类 号 ：TP391.4
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：1006-4311（2013）18-0203-02
3 运动目标检测界面
图 6 MATLAB GUI 检测界面
4 结论 本文研究的运动目标检测与识别算法，采用 MATLAB 仿真软件验证了算法的可行性，仿真结果表明，本课题的 相关算法对系统在静态背景情况下能实时有效地检测与 跟踪运动目标，适用于单个摄像机及摄像机镜头位置固定 的静态背景情况，当采用多个摄像机，及摄像机镜头位置 随运动目标转动的动态背景情况，相关算法还需要做进一 步的改进。
均值滤波器是一种最简单的线性平滑滤波器，基本方 法是邻域平均法。用邻域的均值代替原图像中的各个像素 值，即对待处理的当前像素点（x，y）选择一个以邻近若干 像素组成的模板，用模板中像素白飞均值来替代原像素点 的值。中值滤波是一种能有效抑制噪声的非线性信号处理 方法，它既能有效衰减一定类型的随机椒盐噪声（即消除 孤立的噪声点），又能使图像边缘细节信息得到保护。其基 本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一 个邻域中各点值的中值代替。（图 2）
原图
背景提取
背景图
上一帧 下一帧
目标检测
运动目标图
重心跟踪
重心标识图
图 3 不同二值化算法得到的二值化图像
2.1 背景差分法 背景差分法是运动目标检测方法中 最常见的一种方法。它的基本思想就是将视频图像中的某 一帧当前图像与背景图像（背景图像是提前获取的没有运 动目标的图像）做差，得到差值图像，通过设一阈值，得到 差分图像，差分图像中的区域就是原图像中需要检测出的 运动目标区域。本课题要检测的运动目标在视频序列在每 一帧都存在运动目标，因此在背景图像提取上运用了分块 和统计相结合的方法，既消除了目标运动对像素带来的粗 大影响，又利用统计规律减小背景像素的误差，得到稳定 可靠的背景图像。
郗华 XI Hua；朱春燕 ZHU Chun-yan
（西安工业大学北方信息工程学院，西安 710032） （Xi'an Technological University North Institute of Information Engineering，Xi'an 710032，China）
摘要： 针对智能视频监控系统中视频序列图像，本课题利用 MATLAB7.0 仿真工具采取背景差分法对视频序列图像进行处理，提
基金项目： 西安工业大学北方信息工程学院院长科研基金项目， 项目编号：BXXJJ－1105。
作 者 简 介 ：郗华（1982-），女，陕西蓝田人，硕士研究生，讲师，主要 研究领域为光电信号检测与处理。
1 原始图像的预处理 1.1 图像灰度化 直方图均衡化是把原始图像的灰度 直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围 内的均匀分布，这样就增加了像素灰度值的动态范围从而 可达到增强图像整体对比度的效果，使图像的细节变得 清晰。
video surveillance system, The algorithm is the combination of segmentation method and the statistical method to implement the detection
and tracking of moving object, the interface of moving target detection is established by MATLAB GUI.
(a) 原始图像
（b）灰度图像
（c）直方图均衡化图像
图 1 图像灰度均衡化
1.2 图像滤波 视频监控采集的视频图像不可避免的 存在各种各样的噪声的干扰，如瑞利噪声、脉冲（椒盐）噪 声、高斯噪声、伽马噪声和均值噪声等。这些噪声造成图像 质量的退化、图像模糊不清、特征不明显，不利于图像的后 期处理，因此去除噪声有重要的意义，是图像处理中的重 要环节。最常见的噪声有高斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声、 伽马噪声、均匀噪声和指数噪声。最常见的几种除噪方法 有高通滤波、低通滤波、中值滤波等。本课题采用中值滤波 和均值滤波。
出了利用分块法和统计方法相结合的算法改进背景图像的提取算法，实现运动目标的检测和跟踪，并基于 MATLAB GUI 编制了运动
目标检测界面。
Abstract: An algorithm based on background-difference method by MATLAB7.0 is proposed to process video sequences of Intelligent