颜色和纹理特征的运动目标检测_周治平

图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列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”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

人体运动的检测和识别研究

模式识别中文核心期刊《微计算机信息》（测控自动＇ｆ：．１５）２００８年第２４卷第２－１期文章编号：１００８—０５７０（２００８）０２…１０２１００２ 人体运动的检测和识别研究 ＳｔｕｄｙｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆＨｕｍａｎＭｏｖｅｍｅｎｔ （北京榭吏大学）宋修雷王志良 ＳＯＮＧＸＩＵＬＥＩＷＡＮＧＺＨＩＬＩＡＮＧ 摘要：本文针对人体运动视觉分析中的行为理解和分析等高层视觉问题进行分析，研究了一种静止摄像机条件下的行为理解和分析的算法，它以运动序列中的关键帧为基础，针对关键帧提取人体的骨架信息，然后通过Ｈｕ不变矩来提取特征，最后组成特征向量，通过对ＨＭＭ模型的训练来识别特定运动序列的语义。 关键词：运动识别：计算机视觉；Ｉ－ＥＶｌｌＭ 中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎｖｉｓｕａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｕｍａｎｍｏｖｅｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｈｉｇｈｌｅｖｅｌｖｉｓｕａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ｉｔｇｉｖｅｓａｎａｌｇｏｒｉｓｍｔｏｃｏｍｐｒｅｈｅｎｄ ａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｐｅｏｐｌｅＳｍｏｖｅｍｅｎｔｉｆｔｈｅｃａｍｅｒａｉｓｎｏｔｍｏｖｅｄ．Ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｋｅｙｆｒａｍｅｓ，ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｃａｎｂｅｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｂｙｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｖｅｍｅｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ＨＭＭ １引言 计算机视觉是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支．它研究的主要内容是怎样利用各种成像系统代替视觉器官作为信号输入手段，用计算机代替大脑完成对信息的处理和解释。计算机视觉的最终研究目标，就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界。 运动物体的检测、跟踪和行为的理解与描述是计算机视觉领域的一个重要课题。也是计算机能否象人那样通过视觉观察和理解世界的关键所在。目前在运动物体检测领域，国内外有关这方面的研究很多，但是目前的许多方法都受到了一定条件的局限性。比如我们在使用背景差对运动目标进行检测时，发现了这种方法受光线亮度变化的影响很大，同时当背景中有物体移人或移出时．这种方法检测的效果正确性受到很大影响。对行为的理解与描述国内外的文献相对较少。可以说是一个比检测和跟踪更加困难的研究领域。针对这些问题，我们提出一种能够在简单背景下对人体行为进行理解和描述的方法。该方法将运动的检测、跟踪和行为的理解和描述联系到一起，使两者相辅相成。解决了两者分离情况下研究中的难点问题。 ２关键帧算法 直接比较的人体的运动来识别运动的语义是不可能的，因为人体区域随着肢体的摆动而呈现非刚性的变化。这里我们对运动序列进行分解，原则是提取运动序列中的关键帧进行分析。关键帧的定义是在运动方向发生变化的时刻对应的图像帧。从运动中来看，运动方向发生变化的时刻，必定是序列图像在水平或者是垂直方向的投影在时间轴上出现了极值。所以我们就可 宋修雷：硕士研究生 基金项目：本论文得到国家自然科学基金（Ｎ０．６０５７３０５９）、 北京市“现代信息科学与网络技术”重点实验室基金 （Ｎｏ．ＴＤＸＸ０５０３）和北京科技大学重点基金的支持以根据这条规则来从运动序列中提取关键帧。一个完整的具有具体语义的运动序列可以由一个相对应的关键帧序列来表示。 通过关键帧的方法完成了对运动序列的第一次特征提取。图１是对关键帧提取的一个示例。图２是一个行走运动序列的关键帧表示。 图１关键帧的提取 彳彳ｋｋ 图２行走运动序列的关键帧表示 ３特征提取 ３．１骨架算法 首先要从待处理的序列图像中抽取出目标人体的轮廓，获 一２１０—３６０元，年邮局订阅号：８２－９４６　 万方数据

基于视频的运动人体检测技术研究

基于视频的运动人体检测技术研究 摘要在视频监控领域中，快速准确地检测出运动人体，是后续进行运动分析的初级处理。本文将单摄像头拍摄的视频流，首先转换成静止的图像帧，通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建，背景减除来进行运动目标检测，并通过图像后处理技术，将运动人体快速准确地检测出来。通过对公共视频数据库及自拍视频的检测实验，均得到了较理想的运动人体图像，证明了该技术的可行性。 关键词视频序列；运动人体；MATLAB；目标检测 前言 当今社会，智能视频监控已分布到各行各业，是安全防范系统的重要组成部分。运动人体的检测是视频监控系统进行运动分析的最底层，是后续进行各种高级处理如目标分类、行为理解等的基础。本文以视频监控系统的应用为目的，将单摄像头拍摄的彩色视频流，首先转换成静止的图像帧，通过MATLAB利用中值法进行背景模型的重建，背景减除来进行运动目标检测，并通过图像后处理技术，检测到了较理想的运动人体图像。 1 运动目标检测 背景减除是当前最简单也是最常用的一种检测方法。该方法通过将当前图像帧与背景图像的灰度值直接进行相减操作，并将得到的差值与某一阈值T进行比较，大于阈值T的即被认定为是目标点，赋值为1；反之，认定为是背景点，赋值为0，进而检测出运动人体目标。 1.1 中值法背景建模 根据视频序列的特点，在时间序列上，运动人体经过视频图像上某一位置的时间是非常短暂的，大部分时间在该位置上显示的都是背景图像，因此本文利用中值法[1-2]来进行背景模型的重新建立，该方法能够利用图像序列中的一部分图像重新构造出精确的背景图像。其思想就是将图像序列中的部分图像按照其中像素的顺序进行排列，然后选出中间的像素值以此作为背景图像中对应位置处的像素值，遍历图像序列中所有的像素，即可以获得精确的背景图像。 1.2 差分及二值化 采用前述的背景减除法对图像进行差分操作，得到的差分结果为灰度图像，而在后续的处理过程中，用到更多的是二值化图像。将灰度图像进行二值化的常用方法是阈值分割法，其中阈值的选取至关重要。 根据阈值选取的不同一般分为局部阈值算法和全局阈值算法。全局阈值算法

运动序列目标检测算法研究及 DSP 实现

运动序列目标检测算法研究及DSP实现 李文艳，王月琴，张笑微 （西南科技大学信息工程学院四川绵阳621010） 摘要：由于实际场景的多样性，目前常用的运动目标检测算法都还存在一定程度的缺陷，因此本文提出了一种将帧差法和背景减法相结合的方法，实现快速精确地检测和提取运动目标。实验结果表明，本方法是比较实用的，能较好满足实时视频监控系统的要求。最后将程序移植到基于DSP的平台上，进行相应的优化后基本满足了实时性的要求。 关键词：目标检测；帧差法；背景减法 中图分类号：TP751.1 文献标识码：A Algorism Research of Moving Object Detection and DSP Implementation LI Wen-yan，WANG Yue-qin，ZHANG Xiao-wei (Southwest University of Science and Technology Mianyang Sichuan China 621010) Abstract: Because of the environment’s variety, the methods that have been used for moving object detection need to be improved. An algorithm based on two consecutive frames subtraction and background subtraction is presented and it can detect and extract object quickly and accurately. The results show that the proposed method is a practical one. It can meet the need of the real time video surveillance and monitoring system. The coding is transplanted in DSP, and the project is executed successfully on CCS simulator. Keywords: Object detection; Frames subtraction; Background subtraction 引言 运动目标的检测在智能监控等领域中得到了广泛的应用。运动目标的检测就是从视频流中去除静止背景提取出运动的目标，运动目标的有效分割对跟踪等后期处理非常关键。 本文提出了将帧间差分和背景减法相结合的方法。首先选取一帧作为背景帧, 建立各像素点的高斯模型。再运用帧间差分法对相邻两帧图像进行差分处理, 区分出背景点和变化的区域。然后将变化区域与背景帧的对应区域进行模型拟合区分出显露区和运动物体。 1 运动目标检测算法总体流程 采用帧间差分与背景减法相结合的算法进行运动目标检测，包括运动目标的检测和将检测到的运动目标从背景中分割出来两部分，其系统框架流程图如图1所示。 图1 运动目标检测流程图 这种设计充分利用了被检测区域部分时间静止的特点，具有智能检测的功能，它只在检

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

ABSTRACT Because 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

人体行为识别技术

人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过 运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造

成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码 通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。

表面图案与纹理和颜色

8.5 表面图案与纹理 8.5.1 表面图案的描绘 表面图案（Surface Patterns）的描绘，是指将一张平面图案(pattern)描绘到物体表面上去并进行三维明暗真实感显示的过程。 物体表面有图案，意味着物体表面的各点呈现不同的色彩和不同的亮度，而这是由物体表面的反射或透射系数决定的。因此，在物体表面绘上图案，也就是改变物体表面有关部分的反射或透射系数。 设平面图案中的任意点P￠（x￠ ,y￠）的色彩为C￠ ,C￠由三个分量组成； C（x￠ ,y￠）=(R￠ (x￠ ,y￠ ),G￠ (x￠ ,y￠ ),B￠ (x￠ ,y￠ ) ) 物体表面与P￠相对应的位置点为P（x,y,z）.P点的反射系数R（x,y,z）=(R r(x,y,z),R g(x,y,z),R b(x,y,z).将图案从P￠描绘到P上去，就是令P的反射系数为P￠色彩的函数，并通常取为线性函数： R r(x,y,z)=K× R￠ (x￠ ,y￠ ) R g((x,y,z)=K× G￠ (x￠ ,y￠ ) R b(x,y,z)=K× B￠ (x￠ ,y￠ ) (8-5-1)

其中K是协调R与R￠、G￠、B￠之间数值大小的一个系数，它将基色的变化域映射为反射系数的变化域。得到反射系数后，物体表面各点的色彩明暗就可以用光照模型算出。 综上所述，将一幅平面图案描绘到物体表面上去的过程为： 1.将平面图案上的各点（x￠ ,y￠）映射到物体表面上的各点 （x,y,z）. 2.根据式8-5-1求出（x,y,z）处新的反射系数。 3.用光照模型计算物体表面（x,y,z）的色彩明暗。 为了完成上述过程的步骤1，我们先研究平面四边形之间的映射，并先限于凸四边形的映射。 设源凸四边形为A￠B￠C￠D￠，目的凸四边形为ABCD（图8.5.1（a）、(b)）。令f￠为A￠ D￠与B￠ C￠延长线之交点；f为AD与BC延长线之交点；E￠为A￠ B￠与C￠ D￠延长线之交点；E为AB与CD延长线之交点。对于S内的任一点P，与在S￠内的对应点P￠的映射关系为： 其中，f1、f2是线PF与AB边交点P1分AB的两部分长度；

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩

自动化区分木材的颜色及纹理

自动化区分木材的颜色及纹理——铸锐woodscanner自动木材选色机 铸锐(上海)工业自动化有限公司座落于上海奉贤的是国内专业研发木材分色选色设备的厂家,公司拥有专业的自主研发团队，和先进的理念。为顾客定制研发最适合的方案，以节省资源，提高效率为目标，满足不同客户的需求。 自动木材选色机用于自动区分木材颜色，针对不同色度的木材颜色分类。颜色识别广泛用于木材加工企业。能够自动解决人工使用量大、误差大、难以分色、统计等问题，提高木材加工企业的生产管理与提高生产效率，更精准的实现自动化。 特点： ●采用国际一流光学专用镜头，清晰度高，探头分辨率为2048*1，能识别出细微的色差并加以区分。 ●自适应调节工作温度，保证选料机在高温环境下也能正常工作。 ●采用高速并行的数据处理芯片，实施高效的图像采集与处理系统，大大提高了选料机的分选效果。 ●配置特别光源，保证了高清晰的图像质量，可满足200种颜色分选，能识别木材颜色细微变化。 ●采用先进的双轴气缸和高频电池阀，持久耐用，使用寿命长。 Features: The resolving power of world-class optical lens cab achieve 2048*1. High quality optical source, which can guarantee the high-definition photos can be took from the camera, is equipped in Color-Treat. This machine can treat up to 200 different colors change from the board. The central system can adjust its working parameters according to variation environment temperature. So Color-Treat can work steadily in a boarder range of temperature. High-speed parallel data processing chip of this machine can greatly improve the effect of treating color

运动目标检测原理

运动检测（移动侦测）原理 一、引言 随着技术的飞速发展，人们对闭路电视监控系统的要求越来越高，智能化在监控领域也得到越来越多的应用。在某些监控的场所对安全性要求比较高，需要对运动的物体进行及时的检测和跟踪，因此我们需要一些精确的图像检测技术来提供自动报警和目标检测。运动检测作为在安防智能化应用最早的领域，它的技术发展和应用前景都受到关注。 运动检测是指在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。 二、运动检测（移动侦测）原理 早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析，通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径。原理如下：MPEG1视频流由三类编码帧组成，它们分别是：关键帧（I 帧），预测帧（P帧）和内插双向帧（B帧）。I帧按JPEG标准编码，独立于其他编码帧，它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧，每12帧出现一次。截取连续的I帧，经过解码运算，以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中，再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式，存放在另外的内存空间以作比较之用，至

于比较的方法有多种。此方法是对编码后的数据进行处理，而目前的MPEG1/MPEG4编码都是有损压缩，对比原有的图像肯定存在误报和不准确的现象。 目前几种常用的方法： 1.背景减除（Background Subtraction ） 背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。 2.时间差分（Temporal Difference ） 时间差分（又称相邻帧差）方法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产生空洞现象。 3.光流（Optical Flow） 基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，

视频图像中运动目标检测

视频图像中运动目标检测

毕业论文 题目视频图像中运动目标检测 方法研究 专业电气工程及其自动化 班级电气1003 学生曹文 学号20113024543 指导教师赵哥君 二〇一二年六月八日

摘要 在很多现代化领域，运动目标检测都显示出了其重要的作用。尤其是近二十年的社会经济的飞速发展，运动目标检测都彰显了其重要性，在航空、通信、航海等各个方面都有关键性的作用，从而使运动目标检测方法的研究成为各国的研究热门课题。 通过阅读大量的相关论文、期刊及其网络资源，了解了高斯背景建模及背景更新的基本原理及思想。在本文中，首先介绍了运动目标检测方法的相关基础知识，如图像的二值化、图像的形态学处理、颜色空间模型。然后重点说明了三种常用的运动目标检测方法的研究，简要阐述了三种研究方法的基本思想。在老师的帮助下进行了相应的实验，最终得出了三种运动目标检测方法的优点和缺点，着重探究了高斯背景建模及其背景更新基本原理及思想。 最后，通过相关的程序及软件对混合高斯背景模型进行了相关的实验，进而发现了混合高斯背景建模算法存在的不足之处，如：高斯背景建模的计算量大、运动目标较大时检测效果差等问题，并对对这些问题提出了相关设想及改进。 关键词：运动目标检测；二值化；图像的形态学处理；高斯背景建模；背景更新 I

ABSTRACT In many modern fields, moving target detection are showing its important role. Especially nearly twenty years of rapid development of social economy, the moving target detection has shown its importance, in various aviation, communication, navigation and so on have a key role, so the study of moving target detection method has become a research hot topic in countries. By reading relevant papers, a large number of journals and cyber source, understand the basic principle and thought of Gauss background modeling and updating the background. In this paper, firstly introduces the basic knowledge of moving target detection method, such as the two values image, morphological image processing, color space model. Then focus on the study of three methods used for moving object detection, a brief description of the basic ideas of the three kinds of research methods. By the experiment, the results of three kinds of method of moving target detection has advantages and disadvantages, this paper emphatically explores Gauss background modeling and background updating basic principle and thought. Finally, through the program and software related to mixed Gauss background model for the relevant experiments, and found the shortcomings, the presence of mixed Gauss background modeling algorithm such as: the problem of computing Gauss background modeling, moving target volume larger detection effect is poor, and on these problems put forward relevant ideas and improvement. Keywords: moving object detection; two values; I I

运动人体图像识别

学习报告 一．意义和背景 随着信息技术的快速发展壮大和应用的普及,利用计算机视觉的技术在图像处理方面和模式识别领域中研究,并对视频图像进行人体运动特征提取与有效识别已成为人们关注的热点问题。计算机视觉技术对人体运动的视频或者图像进行识别是基于对其视频或者图像的序列进行分析处理；对检测出的人体运动目标进行运动特征提取和分类识别,从而达到理解和描述其行为的目的。基于视频图像的人体运动特征分析在智能视频监控、智能接口、虚拟现实等领域有着相当广阔的应用前景。 人体运动特征的提取与识别需要结合生物识别技术来识别和判断运动中人的行为、区别个体身份。所谓生物识别技术,其具体操作就是利用人体与生俱来的生物特征进行个体身份认证,最显著的特点是具有不变性和唯一性。 人体运动特征包括：肢体摆动特征,步态特征,人体轮廓投影特征,人体对称特征等,其中从视觉监控的角度来看,步态特征是远距离场景条件下最具有代表性最典型的人体运动特征,近年来备受关注,同时也涌现出大量富有意义的步态识别算法。 二．人体运动特征识别研究 运动特征识别在当今的科研领域中涉及面广泛，主要涉及到图像处理，多传感器技术，虚拟现实，模式识别，计算机视觉和图形学，

计算机辅助设计，可视化技术，智能机器人等一系列研究领域。针对人体运动图像序列进行分析处理的运动人体视觉分析技术，一般情况下可分为以下几个过程，运动目标检测，运动目标特征提取以及识别复杂背景下的运动目标身份。 图1 典型的运动特征识别系统 运动特征识别的主要研究方法 目前运动特征识别中的运动特征包含了两种分量：结构化分量和动态分量。其中结构化分量也就是静态分量，它负责记录运动人体的身高，步幅等身体形状信息；而动态分量则形象地表征出了在运动过程中人体的胳膊摆动，肢体倾斜度，迈腿方式等运动特征，依据上述两种类型分量，现有的运动特征识别算法大致分为两类：基于统计的方法和基于模型的方法。

特征提取-特征提取 颜色特征 纹理特征 形状特征 空间关系特征

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量

基于颜色形状纹理综合特征的CBIR

研究生课程考核试卷 科目：数字图象处理教师：黄鸿 姓名：井涛学号：20120802040 专业：仪器科学与技术类别：学术 上课时间：2012 年10月至2012 年12月 考生成绩： 卷面成绩平时成绩课程综合成绩阅卷评语： 阅卷教师(签名) 重庆大学研究生院制

基于综合特征的图像检索系统 摘要 基于内容的图像检索（CBIR）是一个非常热门的研究领域。本文在对颜色特征、形状特征和纹理特征的研究基础上，将三种特征结合在一起，实现了可以自定义权重的综合特征的图像检索系统，并在Matlab平台上实现了这一系统。 图像特征的提取和相似性度量是CBIR的两个关键技术。对于颜色特征，本文采用HSV空间中的颜色矩表示颜色特征；对于形状特征，本文采用图像的Hu 不变矩作为形状特征；对于纹理特征，为减少计算量，本文首先对图像进行预分割，提取分割后区域基于傅立叶描述子的纹理特征作为整个图像的纹理特征。在相似性度量方面，采用曼哈顿距离作为度量标准，得到各个特征的相似度向量。 本文在Matlab平台上实现了这一图像检索系统，实现自定义权重以及综合特征下的图像检索，并在655副图像的大数据库中随机抽取24副图像进行检索实验，得到了较好的效果。 关键词：图像检索，颜色矩，不变矩，傅立叶描述子 Abstract Nowadays content-based image retrieval (CBIR) has become a very active field. On the basis of study on the color features, shape feature and the texture characteristics, in order to achieve a comprehensive retrieval system, these three features are combined together in the paper, which has been built on Matlab. There are two key techniques in CBIR, which are image feature extraction and similarity measure. The color characteristic in this paper is expressed in the method of extracting color moments in HSV space. The shape feature used in this system is the invariant moments of images. As to texture characters, bo undaries’ Fourier descriptor is used after the image is divided. This paper bulit an image retrieval system based on Matlab which combines these three features and realizes user-defined weights. This retrieval system has a good effect on a database of 24 images. KeyWords：Image retrieval, Color moments, Invariant moments, Fourier descriptor