预处理
图像序列
图像去躁
图像质量增强
多图像平均法
直方图均衡 光线补偿
背景模型
——时间平均图像法
优点
1. 适用于静态场景 2. 能够提供最完全的特征数据 3. 时空复杂度小
缺点
4. 无法适用于动态场景 5. 极易受干扰
区域分割
1
背景消减
2
帧间运动分析
3
光流计算
静态摄像机
获得运动目标区 域的完整精确的
难点
多个目标之间遮挡关系的处理
通过目标特征匹配来实 现（采用Kalman 滤波 器模型作为目标的运动 模型）
将各类情况分类讨论图像处理B》课程项目 ——运动检测与行人跟踪 开题报告
流程图
视频导入 预处理 背景模型 区域分割 行人检测 行人跟踪
视频要求
视频要求
拍摄一段长度不少于60s的视频 前10s要求背景静止、无运动物体
视频内容
有行人走过以及车辆开过等非行人的运动 既有单个行人走过的画面 又有两个行人 走过的画面 整段视频中总共不少于5个行人走过；
描述
计算速度快
动态摄像机 精度较低
动态摄像机 复杂度很高
行人检测
要获得关于各前景目标的特征描述，就必 须先将它们从前景点集中逐一分割出来。我们 选择了根据空间连续性来分割目标的连通区域 检测算法。连通区域分割算法实质上就是将前 景点集按连通关系划分为若干个等价类（连通 集）。
行人跟踪
关键
建立目标与前景目标的对应关系