运动目标检测：帧差法、光流法、背景减除法
行为识别中的人体运动目标检测方法
行为识别中的人体运动目标检测方法作者：曾品善来源：《科教导刊·电子版》2016年第28期摘要运动目标检测处于人体行为识别过程的最底层，但目标检测的结果直接影响到后续目标跟踪的效果，同时也是高级处理阶段如特征提取、人体行为识别等的基础。
本文介绍了常用的三种运动目标检测方法，并分别对其优缺点进行了分析。
关键词目标检测帧差法背景消减法中图分类号：TP391.4 文献标识码：A人体运动目标检测是基于视频的人体行为识别过程的重要阶段，它为目标跟踪和人体行为识别等后续工作提供基础支撑。
目标检测又称目标提取，是将人体目标从视频图像中提取出来。
其原理是根据运动目标的几何特性和统计特性，提取出视频图像中变化的像素点区域，从而达到人体运动目标和背景图像相分割的目的。
常用的目标检测方法主要有帧差法、背景消减法和光流法。
（1）帧差法是对连续两帧视频序列图像作差分运算，设置合适的阀值对差分图像执行阈值化操作，分离出前景像素区域和背景像素区域，从而判断目标所在的区域。
帧差法流程图如图1所示。
帧差法简单易实现，计算量较小，对光照强弱程度不敏感，而且具有稳定性，能够很好的适应环境变化，如出现多个运动目标或背景的快速变化情况。
但该算法也存在不足之处。
首先，阈值的选择限制了它的使用，阈值过大容易漏掉图像中有用的信息，阈值过小则不能抑制噪声。
其次，对于灰度均匀度较大的目标区域，采用帧差法将会使这部分产生出“空洞”，无法满足检测目标的完整性，其结果将会直接影响目标跟踪的效果。
另外，真正稳定的场景是不存在的，抖动亦会影响算法实际效果。
尽管帧差法无法提取出完整的目标区域，但由于其简单易行、计算量小等优点，该快速检测算法得到了广泛应用。
（2）背景消减法又称背景差分法，是常用的运动目标分割方法，该算法假定可以获得理想的背景图像，首先为序列图像建模，然后将当前帧图像与背景模型进行差分运算，获取运动目标。
在背景稳定的情况下，若差值很小，则认为场景内没有运动目标；若背景图像中某一区域发生明显变化，则意味着场景内有运动目标，于是标记图像中的变化区域，进而提取目标区域。
运动目标检测
运动目标检测(Moving Object Detection，MOD)是指实时观测、定位序列图像中感兴趣的运动物体，并将其从图像中提取出来的一种方法。
运动目标检测是一个复杂而重要的课题，涵盖了数字视频分析、数字图像处理等技术以及统计、几何、随机过程等复杂的数学理论。
“运动目标检测与跟踪”作为计算机视觉的核心问题，是一个富有挑战性的研究方向，同时也是近年来学术界争相研究和应用的热点问题【28】【291。
自20世纪60年代初开始，运动目标检测与跟踪技术的研究就得到了学术界和相关应用部门的高度重视，但由于当时技术水平的限制，其研究一直未得到很好的发展。
直到上世纪80年代，超大规模集成电路技术、微处理器技术以及各种复杂算法都得到了高速的发展，而且随着人类对自身视觉系统认识的不断深入，人们也正不断地将运动目标检测的理论研究逐步转向实际应用中。
近年来，随着现代生活、工业和军事的不断发展，人们对运动目标检测的研究需求更为显著，如智能视频监控、车流量统计、以及军事上的ATR(Auto Targets Recognition，自动目标识别)系统等。
这些需求促使着国内外学术界和工程界不断加大对其投入和研究，以满足人们的应用需求。
运动目标检测一般可分为两类：静态场景下的运动目标检测和动态场景下的运动目标检测，即摄像机静止，物体运动的情况(Stationary camera，moving object，SCMO)；摄像机运动，物体运动的情况(Moving camera，moving object，MCMO)。
根据前人对运动目标检测的研究成果可以得知，一个好的检测算法必须能够适应不同的环境，其特征可以总结如下：(1)能够适应环境的缓慢变化(如光照的渐变等)；(2)能够适应场景中个别物体持续的干扰(如摆动的钟摆、摇摆的树枝、水面的波纹等)；(3)对复杂的背景和多目标仍旧有效；(4)检测的结果满足后续处理的需要(实时性和准确性)；本文所研究的是静态场景下的运动目标检测SCMO以及跟踪。
计算机视觉技术中的运动检测方法介绍
计算机视觉技术中的运动检测方法介绍运动检测在计算机视觉技术中起着重要的作用。
它可以帮助计算机系统识别和跟踪运动的对象，从而实现许多应用，如视频监控、人机交互、虚拟现实等。
本文将介绍计算机视觉技术中常用的运动检测方法，包括基于帧差法、光流法和背景建模法的算法原理和应用。
首先，基于帧差法是运动检测中最简单和常用的方法之一。
它通过比较连续帧之间的像素差异来检测动态目标。
具体来说，该方法首先对当前帧和前一帧进行像素级别的差分操作，然后通过阈值处理得到二值化的运动目标图像。
这种方法适用于相机固定、背景较为稳定的场景，但在存在光照变化和背景干扰时容易产生误报。
其次，光流法是一种基于像素运动的运动检测方法。
它通过分析图像序列中像素在时间上的变化来推算出物体的运动信息。
光流法基于一种假设，即连续帧中相邻像素之间的灰度值变化主要由相机和物体的运动引起。
根据这个假设，可以通过求解光流方程组来计算出像素的运动速度。
目前常用的光流法包括基于亮度恒定法和基于约束条件法。
光流法适用于运动目标速度较慢、图像质量较高的情况，但在存在目标遮挡和光照变化时会导致计算错误。
最后，背景建模法是一种基于像素建模的运动检测方法。
它通过对场景背景的建模，从而将运动的目标从背景中分离出来。
背景建模法首先采集某一时间段内的背景图像，并对其进行建模。
然后将当前帧与背景模型进行比较，根据像素之间的差异来检测目标的运动。
背景建模法具有一定的适应性和鲁棒性，能够适应动态背景和目标部分遮挡的情况。
然而，由于场景的复杂性和目标的运动特点，背景建模法还存在一些挑战，如动态背景的模型更新和复杂纹理的处理等问题。
总的来说，以上介绍的方法只是计算机视觉中运动检测的一部分。
随着深度学习等技术的发展，还有许多新的方法和模型被提出，如基于卷积神经网络的目标检测和跟踪方法。
这些方法通过利用大量的数据和强大的计算能力，使得运动检测的准确度和鲁棒性得到了显著的提高。
然而，不管是基于传统方法还是深度学习方法，准确的运动检测仍然是一个具有挑战性的任务。
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
运动目标检测方法概述
运动目标检测方法概述摘要：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。
浅谈运动目标检测的基本方法
、
能获取完整 的运 动 目标区域 ，只能提取 出运 动 目标的大致边 界和位置 ，无法 检测 出两帧 间的重 叠区域，容易产生 目标 内 部 的空洞现象。 上面是用相邻两帧做差分来检测 目标 ，叫做二帧差分法 ， 为 了克服二帧差分法存在的不足，介绍一种它的改进算法一三 帧差分法 。三帧差分法是通过对相邻 的三帧 图像的处理来检测 目标，它的计算方法是分别计算前两帧图像和后两帧 图像的差 值 图像并对得到的两个差分 图像做二值化处理，然后将两个二 值 图像进行与运算 ，从而得到运动 目标的图像。三帧差分法的 检测结果包含了当前帧运动 目标 的边界点 ，因此轮廓信息 比二 帧差分法得到的运动 目标更为准确，避免 了二帧差分法在检测 中的空洞现象，是一种稳定性高 ，易实现 的检测方法。 三 、 光 流法 在运动 目标检测 的方法 中，光流法是具有代表 性的方法 ， 它 计算的是运动 目标 的光 流特 性，光流是物体表面 上的每个 像 素点所产生 的像素运动 的瞬时速度场 ，它主要研 究图像灰 度 在 每 一 时刻 的变 化 及 其 物 体 动态 行 为 的信 息 。 光流法 的基本 思想：假设视频序列 图像 中的每一个像素 点有一个速度矢量 ，也就 是光流矢量 ，它是 图像 平面上 的灰 度 瞬间变化率 ，若光 流矢 量是连续变化 的，说 明图像中没有 运 动 目标 ；若光流矢 量的变化不是连续 的，说 明运 动 目标所 形成的矢量和背景 的矢量不 同，即图像 中存在运动 目标 。 光流法 的优 点是能够将独立运动 的 目标检 测 出来 ；缺 点 是计算量大 ，对 电脑 的硬件要求较高 ，受光照变 化等外界条 件的干扰 ，计算 的准 确性会受到影响 。光流 的计算方法有基 于梯度 的方法 、基 于频域的方法和基于 匹配的方法 。在一些 环境变化较大 的场 景中可将三种计算方法 中的两种或三种一 起使用，提 高检测 的准确性 。
《2024年智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《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。
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摘要iABSTRACTBecause 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 methodii ABSTRACT目录摘要 0ABSTRACT (1)第一章绪论 (3)1.1 研究背景及意义 (4)1.2 研究现状 (4)第二章经典的运动目标检测算法 (5)2.1 光流法 (5)2.2 帧差法 (5)2.3 背景差分法 (7)第三章改进的运动目标检测算法 (9)3.1 改进的三帧差分法 (9)3.2 帧间差分法与光流法结合 (10)3.3 改进的背景建模算法 (11)第四章总结 (13)参考文献： (16)目录i2运动目标检测方法研究总结第一章绪论1.1 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。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的快速发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统的核心技术之一。
本文将详细探讨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、应用场景、算法实现以及面临的挑战和未来发展方向。
二、运动目标检测与跟踪的基本原理运动目标检测与跟踪是利用计算机视觉和图像处理技术，从监控视频中提取出运动目标，并对其进行连续跟踪的过程。
其基本原理包括运动目标检测、特征提取、目标匹配与跟踪等步骤。
1. 运动目标检测：通过分析视频序列中的像素变化，检测出运动目标。
常用的方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
2. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
这些特征信息将用于后续的目标匹配与跟踪。
3. 目标匹配与跟踪：利用提取的特征信息，在连续的视频帧中对运动目标进行匹配与跟踪。
常用的算法包括基于滤波的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
三、运动目标检测与跟踪的应用场景运动目标检测与跟踪技术在智能监控系统中有着广泛的应用场景。
以下是几个典型的应用场景：1. 交通监控：通过检测与跟踪道路上的车辆和行人，实现交通流量统计、违章行为识别等功能。
2. 公共安全：在公共场所安装监控系统，实时检测与跟踪可疑人员，提高安全防范能力。
3. 智能安防：通过检测与跟踪家庭或企业的出入人员，实现智能安防报警功能。
4. 体育赛事：在体育赛事中，通过检测与跟踪运动员的轨迹，为教练员提供实时数据分析，帮助制定更科学的训练计划。
四、算法实现运动目标检测与跟踪的算法实现主要包括以下几个步骤：1. 预处理：对原始视频进行去噪、增强等预处理操作，提高后续处理的准确性。
2. 运动目标检测：采用背景减除法、光流法或帧间差分法等方法，从视频中检测出运动目标。
3. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
视频中运动目标检测技术
光流法
• 主要思想
– 光流是一个空间运动的物体在被观测面上的像 素运动的瞬时速度场，是场景中可见点的三维 速度矢量在成像平面上的投影，是一种二维运 动估算的方法。
对于此方法，很多资料显示该方 法耗费资源，复杂度高，实用价 值不大。因此，在此不深入学习， 不介绍其数学模型。
目标检测典型算法比较
算法名称 二帧差分法 获得的信息 目标边界 算法复杂度 存在的难度 较小 空洞 适用范围 (1)摄像头同定场景； (2)实时性要求高； (3)对目标信息要求不高；
• 基本原理
– 主要是考虑到运动物体在相邻的帧之间有位移， 而背景图像在相邻的帧之间的位置是相对固定 的，如果用相邻的帧进行点对点的相减，那么 运动物体区域的差值会很大，背景部分的差值 接近于0 (理想状态下是0)
帧差法
• 二帧差差分图
运动目标
帧差法
• 存在的问题
– 能够检测到运动目标，但检测到的目标不完整， 且在目标内部存在“空洞”，位置也不够精确， 在运动物体的运动方向上被拉伸了，检测出来 的目标区域要比实际的物体大一些。
(1)摄像头同定场景； (2)实时性要求高； (3)对目标信息要求不太高； (1)摄像头同定场景； (2)对目标信息要求高； (3)背景已知或容易获取； (4)受光照、光线、天气等影响小
三帧差分法
目标边界、 小 位置
空洞、滞后性
简单背景减 目标位置、 中 除法 大小、形状 等
背景选取机制
高 斯 混 合 建 目 标 位 置 、 较大 模法 大小、形状 等
背景减除法
• 基本原理
– 选取一个图像或多个图像的综合作为场景的背 景图像，检测时，用当前帧和存储的背景图像 差分，经过对差分结果二值化，找到运动目标 区域。
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。
运动目标检测研究方法述论
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。
运动目标检测综述
运动⽬标检测综述
运动⽬标检测
背景差分法：能完整、快速地分割出运动对象。
不⾜之处易受光线变化的影响，背景的更新是关键。
不适⽤摄像头运动的情况。
光流法：能检测独⽴运动的对象，可⽤于摄像头运动的情况，但计算复杂耗时，很难实时检测。
帧差法：受光线变化影响较⼩，简单快速，但不能分割出完整的运动对象，需进⼀步运⽤⽬标分割算法。
还有⼀些改进的算法，主要致⼒于减少光照影响和检测慢速物体变化。
混合⾼斯建模GMM
Vibe（Visual Background Extractor）视觉背景提取⽅法：由⽐利时的Barnich O.和Droogenbroeck M V.在2009年提出的⼀种⾼效背景提取算法。
该算法使⽤概率统计⽅法对背景建模并采⽤随机策略来更新背景模型，速度快，效果好，但⽆法适应光照变化，会出现阴影与空洞。
【可参考⽂献】
背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法 - CSDN博客
运动⽬标检测ViBe算法 - 于为 - 博客园
运动⽬标检测（GMM、Code Book、Vibe） - CSDN博客
背景建模-VIBE - ⼀点⼼青 - 博客园
运动⽬标检测——ViBe算法代码分析 - CSDN博客
ViBe介绍_百度⽂库。
运动目标检测方法概述
引言
运 动 目标 检测 是指 从视 频 监控场 景 或 图像序 列 中将运 动 人体 目 标 提取 出来 ，是智 能视 频监 控 的基础 。 良好 的 目标提 取 效果有 利 于 后 续特 征提 取和 行 为分类 ，对 整个 行为 识别 的准确 性 有较 大影 响 。 根 据检 测 目标 的原 理 ，将 常用 的 目标检 测方 法分 为三 类 ：帧 间 差 分法 、光 流 法和 背景减 除法 。 （ １ ）帧 间差分 检测 法 帧 间差分 法又 称 时间差 分 法 ，其将 视频 图像 序 列 中的连 续两 帧 或 多帧像 素 点值 作差 分 ，获取 监控 场景 中运 动 目标 的轮 廓 ，实现 对 目标 的检 测 。两帧 差分 法 的原理 如 图１ 所示 。
１ ） 图像 预 处理 在 实 际视频 监控 应 用 中，视频 监控 存在 噪 声影 响 ，通常 需事 先 进 行 降噪处 理 。常 用消 除噪 声 的方法 有加权 平 均算 法 、中值 滤波 以 及 高斯 低通 滤波 。 ２ ）背 景建模 背 景模 型是提 取运动 目 标 效果好坏 的关键 。现 实情况 下，监控场 景 虽然 固定 ，但非绝 对不变 ，光 照的变 化、天气 的干扰 （ 雨雪 ）、监 控 场景背景 中非检测 目标 的变化 （ 如摇 晃的树叶 、粼粼 的水波 ）都对 检 测效果造 成诸多干 扰 。因此 ，如何建 立一个动态 更新 的背景 ，以适 应 各种因素 的干扰 ，是背景减 除法 检测运动 目标 的重 点。 ３ ） 目标检 测 通 过输 入 视频 图像 序列 与动 态 更新 的背 景模 型差 分 ，并与 设定 的阈值 对 比提取 运动 目标 。其 公式 可表 示为 ：
Ｅ Ｌ Ｅ ＣＴＲＯＮＩ ＣＳ Ｗ ＯＲＬ Ｄ・
：
运动目标检测
大者表示有较小的方差与较大的出现概率，说明这些点在1~t时 间段内出现的概率较大，因此这些分布可以作为背景的描述。
从由首权部重选wi取,t 和前阈B值t 个T高斯(0分,1)布决作定为：该B点t 处ar的g背m景in模(型b w，i,t时变T )参数 Bt
b
i 1
运动目标检测的方法
背景相减法 背景相减法是目前运动检测中最常用的一种方法，
帧间图像补偿
全局运动参数矩阵M代表的是背景的运动，即 摄像系统的旋转、水平和垂直偏移运动。对当 前帧的像素坐标利用M矩阵进行变换，得到新 的坐标，并将原图中像素赋给该新坐标，即可 获取补偿后的结果图像，实现对帧间背景运动 的校正。
混合高斯模型建模
假设图像中的每一点的像素观测值和其他像素
点的观测值相互独立，在某时刻t，设像素点 的观测值为 Xt ，则时刻t观测值为Xt的概率可 以用具有K个高斯分布的混合高斯模型建模：
滑函数
是高斯平
得到一个二阶实对称矩阵M=[A,C;C,B],必然存在两个特征值
代表2 自相关的主曲率。
和1
，
提取特征点
如果特征值1和2是极大值时，则点(x,y)是一个特征点。
即满足：R det(M ) k • trace2 (M ) T ，其
中，det M 1 2，traceM 1 ，2 这里T是
运动目标检测的简介 运动目标检测的预处理
帧间背景校正 混合高斯模型建模
运动目标检测的方法 卡尔曼滤波 粒子滤波
运动目标检测的简介
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区 域并将运动目标从背景图像中提取出来。
通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后 处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像 素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于 后期处理非常重要。
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:
帧差法是最常用的运动目标检测和分...
动态手势识别中关键技术研究四川师范大学学位论文独创性及使用授权声明本人声明:所呈交学位论文,是本人在导师指导下,王玲教授独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。
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本声明的法律结果由本人承担。
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如因不符而引起的学术声誉上的损失由本人自负。
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本人授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。
保密的学位论文在解密后适用本授权书,导师签名:学位论文作者签名:土云卜易给签字日姗。
签字日期口,私月垆日年月莎日动态手势识别中关键技术的研究●专业计算机应用技术■●研究生王云飞指导教师王玲动态手势识别是人机交互技术的一部分,因其具有直观、形象、生动和信息蕴含丰富等特性,而倍受人们的关注,已经成为当今研究热点之一。
本文首先概述了基于视觉的动态手势识别的基本理论和研究现状,然后讨论了手势识别中现有的手势分割算法和动态手势轨迹的识别算法,并针对分割中存在的分割精度不高的问题提出了基于肤色关联运动区域的人手分割算法,针对动态手势轨迹识别中存在的计算量大问题提出了基于轨迹分段特性的手势运动轨迹识别算法。
最后本文对规定的动态手势进行了实验,得到了较好的识别率。
论文的创新点如下:在人手分割方面,本文提出了利用仿射传播聚类对视频序列的关键帧进行提取的方法,解决了由于关键帧选取不当而带来的识别率低和计算量大的问题。
图像处理步频步幅的检测
图像处理步频步幅的检测
1.人体运动检测是指在输入视频图像中却东运动人体的位置、尺度大小和姿态的过程、
2.人体跟踪是指在视频图像序列中确定各帧间的人体彼此对应
关系的过程。
3.可以采用低通滤波去噪、背景差分、形态学图像处理、区域
连通性分析等一系列的处理方法，将运动物体从视频图像中提取出来，然后采用人体高宽及其比值的特征进行人体识别。
4.检测到人体后，可以采用Camshift算法和卡尔曼滤波算法进
行人体的跟踪。
5.运动目标检测常用的方法：背景减除法，帧间差分法、光流法级统计学方法、
6.帧间差分法：帧间差分法是在图像序列中，将相邻两帧图像或相隔几帧的两幅图像的像素值相减并且阈值化来提取图像中的运动
区域。
其主要优点是算法实现简单，但对场景光线的变化不太敏感，受目标阴影的影响也不太大。
问题是“当目标表面存在大的灰度均匀的区域时，在目标的上述区域产生”空洞“：目标运动速度越大，
检测出的区域就比实际的区域越大，而当目标运动很缓时，往往检测到得区域很小，甚至无法检测到目标运动。
7.背景差分法：利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域，即将每一帧图像与背景图像相减，若差值大于某一阈值就判为出现运动目标，相减的结果直接给出运动目标的位置、大小、形状等信息。
使用差分法需要对背景帧进行不断的更新以保持与实际背景的精确近似。
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帧差法、光流法、背景减除法
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类。大多数视频监控系统是摄像头固定的，因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注，常用的方法有帧差法、光流法、背景减除法等。
(2)光流法
光流法的主要任务就是计算光流场，即在适当的平滑性约束条件下，根据图像序列的时空梯度估算运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。通常有基于全局光流场和特征点光流场两种方法。最经典的全局光流场计算方法是L-K(Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法，得到全局光流场后通过比较运动目标与背景之间的运动差异对运动目标进行光流分割，缺点是计算量大。特征点光流法通过特征匹配求特征点处的流速，具有计算量小、快速灵活的特点，但稀疏的光流场很难精确地提取运动目标的形状。总的来说，光流法不需要预先知道场景的任何信息，就能够检测到运动对象，可处理背景运动的情况，但噪声、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场分布的计算结果造成严重影响;而且光流法计算复杂，很难实现实时处理。
(l)帧差法
帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。算法的不足在于对环境噪声较为敏感，闽值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则忽略了图像中有用的变化。对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。