视频图像中运动目标检测方法研究毕业论文题目视频图像中运动目标检测方法研究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IABSTRACTIn 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 Imorphological image processing; Gauss background modeling; background updateI I I1 前言1.1国内外研究现状运动目标检测在机器人、视频监控、交通道路检测、军事战争、模拟现实等众多的领域都有极其重要的应用和良好的发展前景。
[1]近年来运动目标检测的研究方法在计算机方面一直都处于热门性研究话题,国内外等众多的学者在运动目标检测等方面进行了不懈的努力。
运动目标检测在国外,早在二十世纪美国有关部门就运动目标检测进行了监控系统项目的研究,其主要的目的是实现在一定的环境下对运动目标的检测,该系统采取了帧差分法的检测方法。
此外世界知名的计算机公司如IBM以及Microsoft等也纷纷进行了监控系统研究的实验,他们研究出来的智能监控系统极大的推进了视频监控的研究,并使得智能监控系统能够应用于现实实际的需要,推进力社会现代化的进程。
中国科学院是国内所有研究运动目标检测的机构中的引领者,而北京自动化研究所在运动目标检测方面则是做出了较大的贡献,交通场景的监控和行为模式识别是重点研究方向,在检测系统中有着重要的地位。
[2]图1. 1、图1. 2是我们日常生活中常见的监控的场景。
为了适应社会发展的需要,于2002年第一次成功举办了全国智能视觉监控会议,这次会议的主要内容是研究视觉监控技术,加强了运动目标检测经验的交流,推动了运动目标检测技术在我国的快速发展。
2003年第二届全国智能视觉监控会议同样在模拟识别国家重点实验室成功举办,推动了智能视觉监控系统的设计及开发在推广,并在同年的5月出版了一期针对动态场景的视觉监控专刊。
运动目标检测的迅速发展也吸引了一些高校的注意,一些著名高校,如:北京航天航天大学、上海交通大学、北京大学都对视频运动目标的检测做了大量的研究,并取得了骄人的成绩,进一步推动了运动目标检测的发展。
尽管近二十年运动目标检测在国内取得了骄人的成绩,但是目前在运动目标检测方法这方面依然有很大的不足,当前国内市场上能够见到的大部分智能监控产品来源于国外,如德国、美国、日本等。
而且国内大部分运动目标检测产品的可靠性依然有待提高,重要的是设备的维护和安装等问题需要国外人员的参与和协助,运动目标检测方法技术的突破存在着困难。
[3]1图1. 1 常见的监控场景图1. 2 常见的监控场景1.2选题的目的及意义随着历史的不断进步,二十一世纪是信息时代。
信息获取的途径和应用都实现了本质上的飞跃。
我们获取信息的途径已经转化为图像信息,尤其是运动目标所表达信息。
很多领域,图像尤其是视频所表达的信息往往要更加的生动形象,身体的协作使得我们能够迅速的获取、应用视觉传递的信息,我们利用视觉的变化来觉察环境信息的利用率是很高的。
[4]根据一些学者的研究,我们人类获得自然界的信息有大部分是来自运动的目标。
由此可以看出,运动目标已经成为我们获得信息的主要途径,几年来表现的尤其明显,运动目标为代表的信息已经广泛应用于航空航天、医疗机械、道路交通、虚拟现实等各个方面。
大家都知道大自然是运动的,人类的活动是2运动的,进而我们所关心的目标也是运动的,如:流动的人群、天空的飞鸟以及流动的河流等运动目标。
运动目标检测是计算机方向的热门性课题,目前在航空航天、医疗、道路交通、虚拟现实等领域已经有了一定程度的应用。
运动目标检测不仅是图像处理的重要组成成分,而且还是监控系统的核心组成部分。
运动目标检测的主要目的是将感兴趣的部分信息标识出来,并将信息进行加工以及分析。
伴随着时代的不断进步和发展,从背景图像中检测出来运动目标,并且将运动目标从背景图像中分割提取出来,是运动目标检测的主要作用,使背景图像与运动目标相分离,为我们提供相应的信息。
[5]1.3 存在的问题尽管我们在运动目标检测方面已经取得了骄人的成绩,可以依然存在一些问题影响到运动目标检测效果,基于视频序列的图像在背景更新方面有待完善,甚至有些背景不能够实现更新的功能或者说更新不及时。
光线的改变、波动的水面、以及飘扬的旗帜都会影响到背景的更新。
1.4 本论文章节安排第一章为绪论主要介绍了运动目标检测的国内外研究现状,选题的目的及其意义,目前运动目标检测存在的一些问题。
第二章为图像的预处理主要介绍了图像的预处理知识,首先简单介绍了二值化相关知识,其次为形态学处理的相关原理,形态学处理的相关内容包含二值膨胀与腐蚀、开与闭运算。
最后是简要阐述了颜色空间模型和图像的灰度图像的基础知识。
第三章为常用的三种检测方法主要介绍三种常用的运动目标检测方法,光流法、帧间差分法、背景差分法的基本原理。
第四章为背景建模与背景更新主要介绍了单高斯背景建和经典背景模型,混合高斯背景建模以及改进的混合高斯背景建模的基本思想,经典背景模型包含了平均背景模型和非参数背景模型。
重点介绍了混合高斯背景建模。
第五章为实验结果与分析在本章的实验中依次验证了光流法、帧间差分法、背景差分法、单高斯背景建模、混合高斯背景建模、改进的混合高斯背景建模的运动目标检测效果,3给出了实验中相关的图像和数字,并进行了简单的实验分析。
第六章为结束语最后总结了全文,运动目标检测目前依然存在不足,并进行了未来的展望。
2图像的预处理2.1引言本章主要介绍了图像的预处理知识和形态学处理,图像的预处理包括图像的二值化,形态学处理则包含了二值膨胀与腐蚀、开与闭运算。
然后介绍了颜色空间模型和图像的灰度化等。
图像的二值化是运动目标检测方法研究的基础,二值膨胀与腐蚀是形态学变换中最常用的两种方法,而开与闭运算是一种重要的形态学变换。
颜色空间模型有RGB(Red,Green,Blue)颜色模型,HSV (Hue,Saturation,Value)颜色模型等。
[6]2.2图像的二值化图像的二值化是我们研究运动目标检测研究方法的重要前提,但是由于风速或人为操作等原因,我们得到的图像总是和真实的图像都会有一定的误差,这时就只有对图像进行预处理才能使我们得到的图像尽可能的和原图像相一致,为了图像的后期处理和应用,对图像进行归一化处理是我们最常用的的方法,图像的归一化处理二值化的阀值是非常重要的,通常我们会设置适当的阀值来使背景图像与运动目标相分离。