自旋目标运动预测及自主捕获路径规划方法_刘厚德

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

清扫机器人路径规划方法研究

清扫机器人路径规划方法研究摘要：近年来,智能清扫机器人系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。现在的智能清扫机器人通过软硬件的合理设计，使其能够自动避开障碍物，实现一般家居环境及特定户外环境的自主清扫工作。本文简单介绍了清扫机器人基于无环境模型的路径规划的具体办法。关键词：清扫机器人、无环境模型、路径规划一、绪论机器人的研究在日本和欧美的一些发达国家的研究相对比较深入，同时也取得了很多显著的成果。国内关于清扫机器人的研究也取得了极大的进展。我国继清华大学于1994年通过智能清扫机器人鉴定之后，陆续有中国科学院沈阳自动化所研制了全方位移动式机器人视觉导航系统；2001年香港城市大学完整地研究了地面清扫机器人的导航、控制及整个硬件系统；2009年哈尔滨工业大学与香港中文大学合作，联合研制开发出一种全方位地面清扫机器人。总而言之，清洁机器人的研究正在快速发展，并且也越来越深入，但是还有需要完善和改进的地方，例如清洁机器人的避障问题，路径规划等等，所以针对清扫机器人进行一系列的技术研究探讨是相当有意义的。二、基于无环境模型的路径规划清洁机器人的路径规划是根据机器人所感知到的工作环境信息，按照某种优化指标，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径，并且实现所需清扫区域的合理完全路径覆盖，同时实现封闭区域内机器人行走路径对工作区域的最大覆盖率和最小重复率。目前全区域覆盖路径规划有两种，一种是无环境模型的路径规划，另一种是基于环境模型的路径规划。本文主要着重介绍无环境规划的整个过程。无环境模型的路径规划不需要建立环境模型，有随机遍历路径规划和全区域覆盖路径规划两种模式。机器人在清扫的时候比较自由，一般都是采用递进的方式，清扫完这个直线再偏移一段距离，掉头清扫另外一条直线，以达到全区域清扫，本文也着重介绍无环境模型的路径规划。基于无环境模型的依据边界的路径规划方法三、基于无环境模型的路径规划具体方法（一）建立房间边界首次在未知空间内行驶时，小车所能记录的信息为两种，一种是小车两个驱动轮行驶路程L1与L2，另一种是各传感器被触发的状态。下图是小车在某转角处的路线图，根据以上特点及为后续数据处理提供依据，我们可以建立如下规则。轨迹计算原理，数据处理规则。 (1)小车转角计算若小车沿某一物体边缘转过θ角，则可以通过如下公式求算θ角规定为行走时小车的拐角，规定连续经过多个拐角时，为各自拐角的和。 (2)小车行程的计算小车行程的计算可以按照两驱动轮轨迹线的中心线即可代表小车行驶时的轨迹，小车行车记录为： (3)机器人沿着边界行驶机器人选择任意一方向寻找边界，找到边界后，小车沿边界方向前进直到遇到拐角。行进过程中根据传感器状态确定内外侧路径，确定完内外侧后，小车前进过程中所记录的拐角

多机器人路径规划研究方法

多机器人路径规划研究方法张亚鸣雷小宇杨胜跃樊晓平瞿志华贾占朝摘要：在查阅大量文献的基础上对多机器人路径规划的主要研究内容和研究现状进行了分析和总结，讨论了多机器人路径规划方法的评判标准，并阐述了研究遇到的瓶颈问题，展望了多机器人路径规划方法的发展趋势。关键词：多机器人；路径规划；强化学习；评判准则 Abstract:This paper analyzed and concluded the main method and current research of the path planning research for multi robot.Then discussed the criterion of path planning research for multi robot based large of literature.Meanwhile,it expounded the bottleneck of the path planning research for multi robot，forecasted the future development of multi robot path planning. Key words:multi robot；path planning;reinforcement learning;evaluating criteria 近年来，分布式人工智能(DAI)成为人工智能研究的一个重要分支。DAI研究大致可以分为DPS（distributed problem solving）和MAS（multi agent system）两个方面。一些从事机器人学的研究人员受多智能体系统研究的启发，将智能体概念应用于多机器人系统的研究中，将单个机器人视做一个能独立执行特定任务的智能体，并把这种多机器人系统称为多智能体机器人系统（MARS）。因此，本文中多机器人系统等同于多智能体机器人系统。目前，多机器人系统已经成为学术界研究的热点,而路径规划研究又是其核心部分。机器人路径规划问题可以建模为一个带约束的优化问题，其包括地理环境信息建模、路径规划、定位和避障等任务，它是移动机器人导航与控制的基础。单个移动机器人路径规划研究一直是机器人研究的重点，且已经有许多成果[1~3]，例如在静态环境中常见的有连接图法、可视图法、切线图法、Voronoi图法、自由空间法、栅格法、拓扑法、链接图法、Dempster Shafer 证据理论建图等；动态环境中常见的有粒子群算法、免疫算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法、模拟退火算法、人工势场法等。然而，多机器人路径规划

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

路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究

路径规划论文：路径识别与路径规划方法的研究【中文摘要】随着科学技术的发展,各种各样的机器人陆续出现,机器人越来越受到人们的重视,而中国大学生机器人大赛暨Robocup 公开赛更是吸引了很多爱好者。机器人游中国可看成迷你的旅游,这跟目前假期短,如何能够合理安排,多参观几个景点的问题相吻合,故也大大引起大家的兴趣。本文以游中国机器人为研究对象,研究路径规划和路径识别的方法。基本思想是:首先根据比赛要求,建立大赛的基本界面平台,对图像进行数据存储,为遍历做准备。然后根据经典的遍历方法,通过改进来实现景点的遍历,比较得到一条较理想的旅游路线。另一方面机器人在前进时要根据看到的路况来控制速度,因此对道路情况进行提取,并通过一系列方法去由环境等引起除噪声及冗余信息,得到较好的道路目标。然后对前方路况的几种情况进行提取分析,利用角点检测的方法来确定分支数,使机器人能够更好的选择路线。具体实现过程如下:1.地图的存储。首先建立大赛涉及的基本界面平台,分析比较了几种常用的图存储方法的优劣。2.遍历算法。首先介绍了人工智能中常用的几种遍历算法,并对各个算法的复杂性和适用情况进行分析比较。根据该项目中的需要加以改进,得到不同的遍历路线。再... 【英文摘要】With the development of science and technology, a variety of robots showed up, that’s the reason that more and more people pay attention to the robot. However, Robot

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

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

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

路径规划算法

[选取日期] NUAA未知环境的动态路径规划 [键入文档副标题] | 刘绍翰

度量距离灰度化四连通和8连通。第一章、静态搜索与A*算法很多时候，我们需要在一个图中寻找一条从源点到目标节点的最短路径，我们称之为路径规划。搜索算法主要分为，盲目搜索和启发式搜索，它们的一个作用是能够从解空间中需找一条从源点到目标节点的最短路径。启发式搜索是在搜索的过程中，参考一定的指标函数来决定搜索的策略。迪杰斯特拉算法，类似于广度优先遍历，利用源点到当前节点的代价值作为指标，其一定可以获得从原点到目标节点的最短路，但是其访问的节点数很多。而最好优先搜索，采用离标节点的距离作为搜索的代价参考值，贪心选择最小的扩展节点，也可以获得最短路径，而且其搜索的节点数目大大减少。图1 迪杰斯特拉算法图2 最好优先搜索算法当地图中包含障碍物时，迪杰斯特拉算法，仍然可以获得最短路径的路径，最好优先搜索的节点尽管少，但是其不能获得最优解。图3 迪杰斯特拉算法图4 最好优先搜索算法而A*算法，参考了从原点到当前节点的代价值和当前节点到目标节点启发值，综合了迪杰斯特拉算法和做好优先搜索算法优点，在有障碍物和无障碍物的地图上，可以像迪杰斯特拉算法一样求得最短路径同时，同时能够像最好优先搜索一样减少搜索范围，减少搜索节点的数目。

图5 无障碍物时A*路径规划图6 有障碍物时A*路径规划算法经典的迪杰斯特拉算法可以求得最短的路径，而启发式搜索A* 算法，不但可以求得最短路，而且可以使得搜索的范围大大减少，上述算法是传统的静态路径规划算法，其规划的前提条件是已经知地图的结构。A*算法属于离线事先规划，在规划完毕之后，可以沿着最优路径移动，不是在线规划，不能一边规划一边移动。 A*算法的基本理论 A*算法又叫做启发式搜索算法，具有悠久的历史，其启发函数f=g+h 。其中g 表示从原点到当前节点已经付出的代价，好表示从当前节点到目标节点的启发值。 1) A*算法必须满足h(x)<=h*(x)，其中h*(x)是实际的启发值，h*(x)在实际中通常是无法事先得知的，但是这个条件是很容易满足，只要满足该条件，一定能够获得最优解。 2) 如果最短路径长度为C*, 则在算法结束前，open 表中至少有一个节点n, 满足 f(n) <= C*. 这个性质可以这样理解，因为最短路径存在，我们不妨设它为: source->a->b->c->...->n->.....->goal. 且在当前时刻，路径中在节点n 前的节点都在closed 表中，即已经扩展了，而节点n 自己在open 表中（注意：算法结束前任意时刻都有这样的节点n 存在）。则由于该条路劲是最短路径，我们可以知道此时在open 表中的n 的 g(n)值已经是准确值, 即最小值了。而 f(n) = g(n) + h(n) = g*(n) + h(n) <= g*(n) + h*(n) = C* . (最后一个式子取等号是由于n 在最短路径上) 有了这个性质，我们就知道，当A*算法扩展到目标节点时，必有f(goal) = g(goal) <= C* (即 = C*)。否则, 如果f(goal) > C*,由于目标节点是被扩展节点, 则open 表中其他任意其他节点t, 都有f(t) >= f(goal) > C*, 和性质1 矛盾。 3) 扩展新节点时很容易出现重复节点的问题，从上面的伪代码可以看出，如果新扩展节点已经存在于closed 表中，且f 值比表中节点的f 值还要小的话，则除了更新该节点f 值，还需要重新扩展该节点，这简直就是把人从棺材里拖出来。但是如果h 函数满足相容性，这一步就可以省掉了。所谓相容性就是指对任意节点s1,都满足： h(s1) <= h(s2) + c(s1,s2) (其中c(s1,s2)是指从s1转移到s2的代价)有这个性质我们在不等号两边加上g(s1), 则有 g(s1) + h(s1) <= h(s2) + g(s1) + c(s1,s2)。如果我们此时扩展s1, 而s2又是能被s1扩展的节点，则由这个式子我们得到 f(s1) <= f'(s2). (若s2之前就已经被扩展出了，则当前的f(s2)可能比f'(s2)小) 这个式子的意义在于由当前节点进行扩展这个方案下得到的节点的f 值总比当前扩展节点的f 值大（子节点总比父节点

基于matlab的运动目标检测

1 绪论课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

运动目标检测研究意义及国内外现状

运动目标检测研究意义及国内外现状运动目标检测研究意义及国内外现状 1研究意义...................................................................... (1) 2国内外研究现状 ..................................................................... . (1) 1研究意义众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取外界信息的主要载体，计算机要实现智能化，就必须能够处理图像信息。尤其是近年来，以图形、图像、视频等大容量为特征的图像数据处理广泛应用于医学、交通、工业自动化等领域。自然界的一切图像都是连续变化的模拟图像，在日常生活中，这些图像中的运动目标往往是我们比较关心的，如:行人、行驶的交通工具以及其他的运动物体。运动目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。因此，运动目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分。它的目的就是如何快速、准确地检测出监控视频中的运动目标，即从序列图像中将运动目标提取出来。

(完整word版)基于matlab的运动目标检测

1 绪论 1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

基于帧间差分法的目标运动检测算法开题报告

本科毕业设计(论文)开题报告题目：基于帧间差分法的目标运动检测算法 Frame difference method based on target motion detection algorithm 课题类型：设计□实验研究□论文□ 学生姓名：郭凯学号： 3100701135 专业班级：计算机101 学院：计算机科学与技术指导教师：卢桂馥开题时间： 201年月日

开题报告内容与要求一、本课题的研究意义、研究现状和发展趋势（文献综述） 1.1研究意义在人们感知到的环境信息中，视觉信息占了很大的比重，其中动态视觉信息更是其主要组成部分。感知环境中的这些动态视觉信息己成为计算机视觉的一个重要的研究方向。在现实生活中，大量有意义的视觉信息都包含于运动之中。尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物体，但是在许多场合，比如航空和军用飞机的制导、交通流量的监测、重要场所的保安以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等，人们往往对运动的物体更感兴趣。运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉领域的一个非常活跃的分支，是动态图像分析的基础。目标的运动图像序列提供了比目标静止时更多的有用信息，使得我们可以利用运动目标检测与跟踪技术获得比静止图像更有实用价值的信息。运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关系。做为运动目标跟踪的基础，运动目标检测是实时的在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。而运动目标跟踪是做为衔接运动目标检测和上层的目标行为分析和理解的一个重要环节。所谓运动目标跟踪，就是在运动目标检测的基础上，利用目标有效特征，使用适当的匹配算法，在序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置，简单的说就是给目标定位。在实际应用中，运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准确定位目标，为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源，而且也可以为运动目标检测提供帮助。综上，对运动目标检测与跟踪有关算法的研究具有重大的理论价值和现实意义。 1.2研究现状和发展趋势 1.2.1研究现状近些年来，世界各地的学者们针对视频图像中的运动目标检测与跟踪问题做了大量而深入的研究，提出了许多行之有效的方法，也取得了一定的进展，但到目前为止，还没有出现能够适用于各种场合、各种情况的通用算法。现今的各种算法在稳健性、准确性、可靠性等方面还有着这样、那样的不足。困难主要在于视频中存在着各种干扰因素，这些因素包括：运动目标的位移或者自身的形变、成像传感器本身的固有噪声、照明情况的变化、背景中的杂波、运动目标的自遮挡或者互遮挡等。这些问题有待我们进一步研究。

实验4：运动目标检测

实验4：运动目标检测课时：2学时一、实验目的及要求：采用两帧差分方法实现运动目标提取，基本掌握运动目标提取的基本原理和方法二、实验内容： ●了解MATLAB处理视频的基本命令aviread或mmreader ●了解MATLAB形态学滤波中膨胀算子imdilate的使用方法 ●了解形态学滤波中结构元strel命令的调用格式，通过改变结构元形状和大小，比较运动目标检测效果 clc clear str=strel('square',3); mov=mmreader('viptraffic.avi'); for i=20:mov.numberofframes-1 pic1=rgb2gray(read(mov,i)); pic2=rgb2gray(read(mov,i+1)); d=mat2gray(abs(double(pic1)-double(pic2))); t=graythresh(d); bw=im2bw(d,t); bw=imdilate(bw,str); imshow(bw,'notruesize');pause(0.05); end imdilate 功能：对图像实现膨胀操作。用法：IM2 = imdilate(IM,SE) IM2 = imdilate(IM,NHOOD) IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT) IM2 = imdilate(...,PADOPT) IM2 = imdilate(IM,SE) 膨胀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。 IM2 = imdilate(IM,NHOOD)膨胀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)定义IM是否是一个压缩的二值图像。 IM2 = imdilate(...,PADOPT)指出输出图像的大小。例子： I = imread('cameraman.tif'); se = strel('ball',5,5); I2 = imdilate(I,se);

基于matlab的运动目标检测.docx

1绪论 1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[2]：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。 1.2 国内外研究现状运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果[3]，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后 ,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类 ,一类以空间同性为准则 ,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理; 然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则 ,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域 ,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等[4]。本文将围绕以时间变化监测为基础的方法展开分析和讨论。 1.3 本文结构第1章介绍了本文的研究意义及国内外发展状况；第2章分为四个部分详细讲述了运动目标检测的方法，介绍了背景提取与更新算法，检测算法，阈值选取，形态学滤波等；第三章对全文作出了总结。

关于运动目标检测的发展现状研究

前沿技术 1 引言随着人工智能的发展和智能机器人的产生，人们将依赖机器去完成大量复杂繁琐的工作。信息技术发展面临的难题之一是对海量数据的处理，而相当一部分数据是多媒体数据，图像数据在其中占有很大部分，自然成了信息处理的主要对象。运动目标检测（Moving Object Detecting）是图像处理、计算机视觉学科的重要分支，又是近年的理论和应用的研究热点。运动目标检测是指在视频或图像序列中把感兴趣的并且运动着的目标与背景或其他不感兴趣的运动目标进行区分。传统的图像分割（Image Segmentation）与这部分工作相似，就是从静止图像中抽取感兴趣的目标，把图像分为若干部分，每部分具有同质性（Homogenization）的过程。因此，图像分割是运动目标检测的基础。关于运动目标检测的发展现状研究* 许志良深圳信息职业技术学院周智恒　曹英烈　华南理工大学电子与信息学院彭革新中国电子科技集团第七研究所收稿日期：2008年4月23日十多年来，基于图像分割产生了许多运动目标检测算法，包括阈值分割、统计检验和检测滤波器三大类，它们的主要缺点在于：分割效果对噪声敏感；运算复杂、处理速度慢；算法不灵活，只能处理某一类图像，阈值只能根据具体图像而定。最近几年，基于几何曲线、曲面演化的运动目标检测算法逐渐取代了传统算法，其思想是把检测问题转化为能量泛函的建立和优化，并通过求解偏微分方程在视频或图像序列中分割出运动目标。运动目标检测已得到广泛应用。首先，新一代基于内容的多媒体数据压缩编码国际标准MPEG-4第一次提出了基于对象的视频编码新概念。为了实现基于内容的交互，MPEG-4的首要任务就是把视频图像分割成不同目标或者把运动目标从背景中分离出来，然后针对不同对象采用相应编码方法，以实现高效压缩。其次，在视频智能交通网络系统中，自动实时的视频目标分割和跟踪使交通管理更高效可靠。再次，若把二维的曲线演化推广到三维的曲面演化，还能实现图像的三维重构。＊本文得到国家自然科学基金重点项目（U0635001），中国博士后科学基金（20060390728），广东省自然科学基金（07006490），深圳市科技计划项目（szkj0604）的资助。