第三章目标检测方法
目标检测常用方法
目标检测常用方法
1. 基于颜色的目标检测，这就像在茫茫人海中，你能一下子看到那个穿着红裙子特别显眼的人！比如说在一幅色彩斑斓的画中，我们能快速找出红色的苹果。
2. 形状识别的目标检测也超厉害呀！是不是就像你能从一堆奇形怪状的玩具中准确认出那个圆圆的皮球呢？像在建筑物中识别出圆形的窗户。
3. 纹理分析的目标检测，这就如同你可以通过摸一件衣服的纹理就知道它是什么材质一样神奇！比如从很多相似的木材中分辨出有着特殊纹理的那一块。
4. 深度学习的目标检测，哇哦，这可真是个厉害的家伙！就好像给机器装上了超级大脑，能够智能地找出目标，像从大量的车辆图片中准确识别出特定型号的汽车。
5. 运动检测的目标检测，这不就像是能察觉到风在吹动树叶一样敏锐！比如在视频中能迅速捕捉到快速移动的物体。
6. 多特征融合的目标检测，简直就是把各种绝招都合在一起呀！就像一个超级英雄，集合了各种能力来对付敌人，能更精确地检测目标，像在复杂的场景中准确找到目标人物。
总之，这些目标检测的常用方法各有各的厉害之处，在不同的领域都发挥着巨大的作用呢！。
目标检测的流程
目标检测的流程
目标检测的流程主要包括以下步骤：
1. 特征提取：这是目标检测的第一步，需要通过一系列的滤波和高级特征提取算法，从输入图像中提取已知目标的特征。
2. 定位预测：在特征提取之后，需要训练一个模型，这个模型可以从图像中检测出目标的位置。
这个阶段通常会生成一系列的bounding box，这些box包围了图像中的目标。
3. 分类：在定位预测阶段之后，需要利用训练好的模型对检测到的目标进行精确的分类。
4. 感兴趣区域提取：由于一张图片中含有大量背景信息，因此通常会先产生目标可能存在的大致区域，即感兴趣区域（Region of Interest，ROI），再对这些感兴趣区域进行微调。
5. 非极大值抑制：对上一步产生的bounding box进行筛选重组，如非极大值抑制（Non Maximum Suppression，NMS），使得每个目标由单一box框定。
这个过程是目标检测的一般流程，具体实现时可能会根据实际需求和数据集进行调整。
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ABSTRACTBecause 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目录摘要 (1)ABSTRACT (2)第一章绪论 (3)研究背景及意义 (4)研究现状 (4)第二章经典的运动目标检测算法 (5)光流法 (5)帧差法 (5)背景差分法 (7)第三章改进的运动目标检测算法 (9)改进的三帧差分法 (9)帧间差分法与光流法结合 (10)改进的背景建模算法 (11)第四章总结 (13)参考文献： (17)第一章绪论研究背景及意义近几十年来，在科学技术飞速发展的条件下，视频与图像处理技术不断提高，各种各样的视频监控产品已经走入了人们的视野，并且在给我们的生活带了很多方便。
目标检测综述
如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。
下面我们对这三个阶段分别进行介绍。
(1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。
由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。
这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。
(实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域)(2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。
然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。
(这个阶段常用的特征有 SIFT、 HOG 等)(3) 分类器主要有 SVM, Adaboost 等。
总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。
对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？对于滑动窗口存在的问题， region proposal 提供了很好的解决方案。
region proposal (候选区域) 是预先找出图中目标可能出现的位置。
但由于 regionproposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个) 的情况下保持较高的召回率。
这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高(滑动窗口固定长宽比) 。
比较常用的 region proposal 算法有selective Search 和 edge Boxes ，如果想具体了解 region proposal 可以看一下PAMI2015 的“What makes for effective detection proposals？”有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作 (特征提取 +分类)。
目标检测的原理
目标检测的原理目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别和定位出感兴趣的目标。
目标检测可以应用于很多领域，例如自动驾驶、安防监控、智能机器人等。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标检测方法取得了巨大的进展，取代了以前的传统方法。
本文将介绍目标检测的原理及常用方法。
一、目标检测的定义与挑战目标检测任务可以被定义为：给定一张图像或一段视频，通过算法自动找到并识别其中的目标物体，并给出物体的位置和类别。
目标检测是在目标识别的基础上进行的，区别在于目标检测需要确定目标的位置，而目标识别只需要确定目标的类别。
目标检测的挑战主要有以下几个方面：1. 视觉变化的挑战：物体在图像中的外观会受到光照条件、姿态、尺度变化等多种因素的影响，使得目标的外观表现出较大的变化。
2. 遮挡和遮蔽的挑战：目标可能被其他物体部分或完全遮挡，甚至在某些情况下，目标被不同类型的物体或背景完全遮挡，使得目标检测变得更加困难。
3. 尺度变化的挑战：目标物体在图像中的大小不固定，可能存在小目标和大目标的检测问题。
4. 实时性的挑战：某些应用场景需要目标检测算法在实时性的要求下运行，如无人驾驶中的行人检测。
5. 多目标检测的挑战：一张图像中可能存在多个目标，需要识别和定位它们，并正确分类。
以上挑战使得目标检测成为一个相当具有挑战性的问题，而解决这些问题需要考虑到目标检测方法的准确性、鲁棒性和效率等方面。
二、目标检测的一般流程目标检测的一般流程可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理：首先对图像进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，以便后续的处理。
2. 目标候选框生成：通过不同的方法生成一组目标候选框，这些候选框可能包含图像中的目标。
3. 候选框分类：对于生成的目标候选框，使用分类器来判断每个候选框中是否包含目标。
4. 候选框优化：对于分类为目标的候选框，需要进行精细化的优化，包括边界框回归和非极大值抑制等操作。
目标检测的几个基本步骤
目标检测的几个基本步骤
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，它的核心是从图像或视频中检测出不同物体的位置和类别。
目标检测的基本步骤主要包括以下几个方面：
1. 图像预处理
在进行目标检测之前，需要对图像进行预处理，以便更好地提取目标信息。
例如，可以进行图像增强、缩放、旋转、裁剪等操作，以适应不同的检测模型和场景需求。
2. 特征提取
目标检测的关键是对图像中的目标进行准确的特征提取。
这可以通过使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来实现。
CNN可以自动学习目标的特征表示，以便对目标进行准确的分类和定位。
3. 目标定位
目标定位是目标检测的关键步骤之一，它的目的是确定图像中目标的位置。
这可以通过使用区域提议算法（RPN）来实现。
RPN可以生成各种大小、比例和位置的候选目标框，然后使用分类模型来确定每个框中是否包含目标。
4. 目标分类
目标分类是指对检测出的目标进行分类，以确定它们属于哪个类别。
这可以通过使用各种分类算法来实现，如支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）和决策树等。
5. 目标跟踪
目标跟踪是指在图像序列中跟踪目标的位置。
它可以使用各种算法来实现，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这可以用于在视频中跟踪目标的位置和运动。
总的来说，目标检测是一个非常复杂的问题，需要考虑多种因素和算法。
通过不断优化各个步骤，可以提高目标检测的准确性和效率，为视觉应用提供更好的服务和支持。
目标检测的常用算法
目标检测的常用算法
常用的目标检测算法包括以下几种：
1. R-CNN（Regions with CNN features）：该算法首先在图像
中生成候选区域，然后对每个候选区域进行卷积操作和分类，以及边界框回归。
其中，R-CNN的框架包括Selective Search、CNN特征提取和支持向量机分类。
2. Fast R-CNN：该算法是对R-CNN的改进，将候选区域和CNN特征提取合并在一起进行训练，从而增加检测速度并提
高准确率。
3. Faster R-CNN：该算法进一步优化了R-CNN和Fast R-CNN
的速度和准确率问题。
通过引入RPN（Region Proposal Network）来生成候选区域，并且在全卷积网络中进行端到端
的训练。
4. YOLO（You Only Look Once）：YOLO将目标检测任务视
为一个回归问题，通过将图片网格划分为多个小网格，并预测每个小网格中是否包含目标以及目标的边界框，从而实现实时目标检测。
5. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：SSD也是一种实时
目标检测算法，类似于YOLO，它也是将目标检测任务视为
回归问题，同时使用了不同尺度的特征图来检测不同大小的目标。
6. RetinaNet：该算法通过引入Focal Loss来解决目标检测中正负样本不均衡的问题，提高了对小目标的检测能力。
以上是一些常用的目标检测算法，它们各有优劣，适用于不同的场景和需求。
基于深度学习的目标检测技术研究
基于深度学习的目标检测技术研究第一章：引言1.1 研究背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，其目的是在图像或视频中识别和定位出感兴趣的目标物体。
在过去的几十年中，目标检测技术经历了从传统的基于特征提取和分类器的方法到现代的基于深度学习的方法的转变。
深度学习的兴起使得目标检测取得了巨大的突破和进展，成为计算机视觉领域的一个热门研究方向。
1.2 研究目的与意义目标检测技术在许多领域中都具有重要的应用价值。
例如，在自动驾驶、视频监控、智能交通、智能机器人等领域，目标检测技术可以帮助实现智能化的处理和决策。
因此，研究基于深度学习的目标检测技术具有重要的科学意义和应用价值。
第二章：传统的目标检测方法2.1 基于特征提取和分类器的方法传统的目标检测方法通常包括特征提取和分类器两个步骤。
在特征提取阶段，常用的方法包括边缘检测、颜色直方图、纹理描述子等。
在分类器阶段，常用的方法包括支持向量机（SVM）、AdaBoost等。
但是，这些方法往往需要手工设计特征，且效果受到特征表示的限制。
2.2 基于机器学习的方法为了解决传统方法中特征表示的问题，一些研究者提出了基于机器学习的目标检测方法。
这些方法通过学习数据的特征表示，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
常见的机器学习方法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
虽然这些方法在一定程度上改进了目标检测的效果，但仍存在一些问题，如模型复杂、需大量的训练样本等。
第三章：基于深度学习的目标检测方法3.1 深度学习的概念和发展深度学习是机器学习中的一个重要分支，其核心是通过构建深层神经网络来实现对数据的学习和表示。
深度学习的发展得益于计算能力的提升和大规模数据集的兴起。
通过深度学习，可以实现对图像、文本、语音等数据的高效处理和分析。
3.2 基于深度学习的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法主要包括两类：基于区域提议的方法（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）和单阶段方法（如YOLO、SSD）。
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图像是三维空间场景能量在二维平面的投影，二维图像中蕴 含着场景中物体的三维信息。比如，多面体的各个面光强的 差异表现出的立体感，一个球体不会看成平面的圆。图像的 三维通常用物体表面的法线方向描述。
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图像的形状特征
图像的三维特征
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7.图像的运动特征
动态图像或序列图像是我们最常见的、需要快速处理并作出 反应的场景图像，“时间”将作为它的另外一个变量。序列 视频图像中包含着物体或目标的运动参数，如速度、加速度 、方向、姿态、到传感器的距离等变化信息。常用的方法用 局部瞬时速度场（光流场）、特征点匹配、运动估计、小平 面分析和运动分割等。
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3.1图像的特征形态与描述
数字图像并不是杂乱的像素数据的组合。它通常包含我们所 希望得到的确定性成分和采集过程中所得到的随机成分。每 个像素的灰度不仅随坐标的不同而不同，也随时间的变化而 变化，是空间坐标和时间的随机场。
数字图像度量单位可以有多种，例如整幅画面（帧，场）， 局部画面（窗口，块），行，列，像素，频率等。
图像作为信息的载体，对不同的用途，所关心的图像信息的 含义或感兴趣的图像基元不同。比如，远距离红外小目标检 测研究时，我们关心的只是目标周围小区域内的信噪比，或 图像的信息量等；人脸识别时，可能关心的就是五官的形状 和位置关系，至于脸色就不是很重要。
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3.1.1 图像的特征类型
1.像素灰度分布
图像灰度的梯度反映图像内物体边缘处灰度变化的情况，它 描述了图像灰度分布的总体特征。例如，用图像像素灰度的 一阶差分（梯度）的总和表示图像的对比度等。
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灰度特征-矩阵形式
梯度特征-灰度的突变位置
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3.图像的频谱特性
与一维时间函数波形类似，图像也有空间频率的概念，如 果图像的灰度按一定周期变化(相当于周期函数)，那么它的 频率就是在某一坐标轴方向上一个单位长度的距离内，周期 函数重复出现的次数。周期表示在同一方向上图像波形重复 出现的最小距离。而且，图像的傅立叶变换也有明确的物理 意义。
图像信号数字化得到一个数值矩阵，其中每一个元素称之为 像素，像素的灰（亮）度值（也包括色彩）是最基本、最原 始的测量值和特征，由它可以组成更大基元的特征。单幅图 像的所有像素或不同区域像素的灰度分布，代表了图像总体 或局部的能量强度分布。表征灰度分布的特征描述有总体或 局部的均值、方差等。
2.图像灰度变化的梯度特征
10. 图像有用和无用成分之比
图像中并不是只包含有用的信息，我们总是在图像中提取感
兴趣的所谓目标信息，趣的目标信息与所有不关心的信息成分的比率或差别
越大，提取就越容易。典型的度量指标是信噪比，即目标信
号幅度除以背景信号的标准差。
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图像的运动特征－什么是运动图像？
图像探测、跟踪与识别技术
主讲人：赵丹培
宇航学院图像处理中心 zhaodanpei@
2012年9月27日
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第三章 目标检测方法
学习目的
利用图像捕捉并跟踪感兴趣的目标在日常生活、工 业和军事领域中都有广泛的应用，本章通过对目标检 测方法基本原理的学习和掌握，将目标的灰度、形状 、纹理、频谱、运动等作为主要特征依据，从不同角 度全面了解复杂背景中目标探测的方法与过程，并能 够在实际中熟练应用。
学习的重点
➢ 基于图像分割技术的目标检测方法 ➢ 基于图像特征匹配的目标检测方法 ➢ 运动目标检测方法
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本章的主要内容
3.1 图像的特征形态与描述 3.2 目标检测的基本概念与原理 3.3 利用图像分割技术的目标检测方法 3.4 利用特征匹配技术的目标检测方法 3.5 运动目标的检测 3.6 小目标检测 3.7 目标检测性能的评价标准
4.纹理特征
图像纹理是像素灰度分布宏观上呈现周期性的结构特征，
它是图像中某些结构单元按某种规则排列而成的规则图案，
反映图像纹理基元灰度周期性重复变化的规律。因此，纹理
基元的大小（或重复变化的周期长短）和重复构成的方向是
基本特征。常用的纹理特征描述方法有共生矩阵、等灰度行
程长度、区域纹理基元参数、傅立叶频谱、随机场模型、相
8.图像距离特征
距离图像是一种通过主动成像方式获取的场景三维立体信息 ，与场景亮度无关。目标图像距离特征对于目标图像识别有 着特殊的意义，可以不受天气、伪装、复杂背景等条件的影 响，全天候工作，抗干扰能力强。（雷达）
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9. 图像信息描述
图像中包含的信息量最关心的是图像度量参数，可以想像 所有像素灰度都为同一个数值，我们看到的是一张白纸，获 取不了更多的信息，而一幅场景图像却有着丰富的内容，只 要你认真去看，将会有无限的信息。信息论中的“熵”可以 作为图像信息含量的一种描述，尽管它并不完美。图像的信 息度量是复杂的，它与图像的应用目的、观察图像的人或系 统的知识、性能有关。
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举例：运动与视觉实验
1959年著名心理学家Gibson在美国康乃尔大学对自然人进行 了运动知觉实验：在两张透明的胶片上绘出相似的随机点图 图案。一张静止地垂直放置，人们什么也区分不出来；而另 一张也是垂直放置，但是让其沿水平方向进行平移运动。这 时奇迹出现了，人们在移动着的胶片上区分出了有两块远近 不同的平面，随机点图表示的场景被轻易地分割开来了。这 证实了一些在静止时不易被察觉的形状当移动时就可以被知 觉，这与人们通过自身包括研究的运动实现形状知觉是异曲 同工的。
• 与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。 • 在对某一场景拍摄到的图像序列中，相邻两帧图像间至少有一部
分像元的灰度发生了变化，这个图像序列就称为动态图像序列。 • 与单幅图像不同，连续采集的图像序列能反映场景中目标的运动
和场景的变化。场景的变化和景物的运动在序列图像中表现得比 较明显和清楚。 • 序列图像是由一系列时间上连续的二维图像组成的，或者说是一 类三维图像。与静止图像相比，序列图像增加了时间变量，当时 间变量取某个特定值时，就得到视频图像中的一帧图像。 • 图像序列和运动信息有密切的联系，将从运动场景获得的序列图 像或者在序列中目标位置发生变化的图像称为运动图像。 13
关长度等。
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图像的频谱特征
图像的纹理特征
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5.图像中物体形状特征
物体的形状特征是人或机器识别的重要特征之一，在图像中 可以采取图像分割的方法，将感兴趣的物体、区域或基元与 背景区分开来，然后对它们的外形进行描述，常用的形状特 征有面积、周长、圆度、长宽比、矩、边心距、傅立叶描绘 子、偏心率和凹度等。