图象序列中的运动检测技术的开发分析 - 免费论文，论文大全,个人简历,英语学习,教案在线,实用文档,演讲发言

1.1 课题背景、目的及意义
1.1.1课题背景
人或物体运动视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向和研究主题之一。它属于图像分析和理解的范畴，其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别并对其行为进行理解与描述，它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景和潜在的经济价值。人或物体运动视觉分析系统一般遵从下述的处理过程：（1）运动检测；（2）运动目标分类；（3）目标的跟踪；（4）目标的行为理解与描述。
运动检测作为视觉分析的第一步，是应用视觉研究领域的一个重要课题，通过运动检测才能实现对检测出来的目标物进行分析、处理等。运动检测是检测图像内容的运动或静止情况，然后根据图像是运动的还是静止的分别作不同的处理，以达到提高图像质量或图像压缩的目的，以获得准确的信息和得到快速处理。它的目的是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来，其内容大致有：（1）图像序列中有无运动物体存在；（2）图像序列中运动目标的提取；（3）图像序列中运动物体平移量、旋转量以及比例尺寸变化量的检测。运动检测是运动图像分析、可视监控、视人机交互中的重要处理步骤，通过运动检测可以得到图像中的运动信息，提取图像中的运动人物或目标，简化了后续的运动跟踪、识别、分析的难度，具有十分重要的意义。
传统常用的几种运动检测方法主要有：(1)、时间差分法，它对于动态环境具有较强的自适应性，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。但是，提取的运动目标轮廓往往是局部的、不连续的，也就是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；(2)、背景减除法，当它去处理目标由静止开始运动的情况，就会出现“鬼影”现象。它不适用于摄像机运动的情况，摄像机的运动导致背景的改变，从而使背景减除法失效。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；(3)、光流法，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，大多数的光流计算方法都相当复杂，且抗噪性能差，不利于实时处理。如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理。而近些年来出现的一些新兴的运动目标检测方法主要有：基于时间差分法的拓展方法-模板对准相乘法、基于背景减除法的拓展方法-遗传算法的指数熵算法、特征点匹配检测和纹理分割法相结合算法、基于小波的方法、基于人工神经网络的方法等等。
图像序列中的运动目标检测即运动目标提取在军事和工业等多个领域有着广泛的应用前景和实用价值，如军事目标跟踪、交通自动导航、视频信号传输和机器人视觉等领域运动检测应用十分广泛。目前，视频信号的智能化处理需求日益增加，从活动图像中正确检测出运动目标并判断运动方向是许多智能视频系统的基础部分。
1.1.2课题目的及意义
由于系统和传感器的固有噪声、目标周围背景的干扰、天气、光照的变化、运动目标的影子、摄像机的抖动以及运动目标的自遮挡和互遮挡现象等这些干扰因素的存在，给图像序列中运动目标检测带来了极大的困难。可以看出每一种检测方法都有自身的优势和缺陷。针对不同的应用领域，不同的处理目的，所用的运动检测要求和方法也就不同。对于遇到的新的问题，则需要研究新的运动检测技术方法来解决。这将是图像序列中运动检测技术今后的一种发展趋势。因此，图像序列中的运动检测的基本思想就是寻找一种算法简单、费时少、易于实现，且能很好解决上述干扰因素的一种检测方法。
1.2论文研究主要内容及结构安排
图像序列中的运动检测问题实质上是得到图像序列中的运动信息，提取图像中的运动目标，也就是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来的一个过程。由于存在许多制约因素以及检测算法的计算简单与否、费时多少等方面，使得许多检测方法或多或少地在某些方面都存在一定的缺陷。通过分析、总结多种图像序列中的运动检测方法，在传统的基础之上进行了一些改进，试图采用多维数字信号处理方法-独立分量分析方法（ICA：Independent Component Analysis）进行检测，希望能准确检测出运动目标的轮廓、方向和轨迹，并能很好地解决干扰因素对检测的影响。
    论文共分四章，结构安排如下：
    第一章主要介绍运动检测的意义和研究背景，以及论文内容与结构安排。
第二章主要介绍一些传统的运动检测方法及检测实验。
    第三章主要对ICA算法进行理论分析，选择了两种经典的ICA算法进行介绍。
    第四章是笔者在本课题中所做的主要工作，也是本文的核心内容。重点介绍了图像序列中基于ICA的运动检测，分别基于FastICA算法和Infomax算法进行了检测实验，并对结果进行了比较分析等。
    最后是对该课题的研究进行总结，同时指出在图像序列中运动检测领域中期待解决的一些问题。

第2章运动目标检测

运动目标检测处于整个视频监视系统的最底层，是各种后续高级应用如目标跟踪、目标分类、目标行为理解等的基础。运动目标检测是指从视频流中实时提取目标，一般是确定目标所在区域和颜色特征等。运动目标检测的结果是一种“静态”目标即前景目标，由一些静态特征所描述。运动目标检测依据前景目标所处的背景环境，可以划分为两类，静态背景下运动目标检测和动态背景下运动目标检测，本章结合论文的工作实际主要研究摄像机不发生运动的静态背景运动目标检测算法。
相对于静止信息来说，运动信息更能引起人们的注意，也更加有用。例如，对于自动视频监控系统，监控对象的变化也是它更感兴趣的信息。自动视频监控系统是利用摄像机采集到的图像序列对监控的对象进行不间断监视，如出现异常情况，给出报警信号，通知有关人员进行及时处理。为了对监控对象的变化进行检测，系统要对采集得到的图像序列进行有效地处理，从中分离出变化信息，对于一般场合变化信息就是目标的运动。
2.1运动目标检测的基本方法
运动目标检测效果的好坏直接关系到运动目标跟踪，而且也关系到整个系统的优劣和实用性。一个好的运动目标检测算法，应该能适用于所监视的各种环境，通常一个优秀的运动目标检测算法应具有以下的特征：
1.不依赖于摄像头的安装位置；
2.在各种天气条件下应是鲁棒的；
3.对环境光线的变化应是鲁棒的；
4.应能够处理杂乱无章的大面积区域的各种运动；
5.能适应场景中个别物体运动的干扰，如树木的摇晃，水面的波动；
人们总是希望能有一个能适用于监视各种各样环境，能够满足各种要求以及普遍适用的一个运动目标检测算法，但是实际应用中要达到这样的要求是十分困难的，因为实际应用中不但要考虑到算法要尽量适用于多种环境，而且一般还要在算

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