利用MPEG-4视频流的运动目标检测算法
运动目标检测
I (x,y) 2
d 3
c c B ( x , y ) 3
I (x,y) 3
基于视频分析的运动目标检测技术
v 阴影去除（SR）
基于视频分析的运动目标检测技术
v 边缘检测
基于视频分析的运动目标检测技术
v 运动目标提取
演示：室内人流量统计原型系统
第四次上机安排：
时间：12月1日（周一）8:00-11:50（1-4节） 地点：计算中心T07 内容：任选一种方法检测视频中的运动目标，并分析实验 结果。 方式：自行完成 要求：上机时带上选好的有运动目标（建议单个目标，如 车，行人）的视频，可带自己的电脑。
v运动目标检测——相邻三帧差分
相邻三帧算法流程图
运动目标检测——差分相乘法
差分相乘算法流程图
运动目标检测——背景差分法
背景差分算法流程图
运动目标检测——背景差分与边缘检测结合算法（BSED）
BSED算法流程图
运动目标检测——三帧差分和边缘检测结合算法（TFED）
TFED算法流程图
v 运动目标检测—— W4算法
|f(x,y,t1)f(x,y,t2)|T else
图像Ik-1
图像Ik
图像Ik+1
帧差
帧差
差分图像 IZ（k-1,k)
差分图像 IZ（k,k+1)
与运算
三帧时间差分图像 IZk
三帧时间差分法
2、背景差分法(P.172)
Ø 是目前运动分割中最常用的一种方法，利用当前图 像与背景图像进行差分，从而检测出运动区域。
带阴影的 运动目标
基于c1c2c3颜色 空间的阴影检测
基于GMSM 的 阴影验证并去除
边缘二值化
视频图像中运动目标检测算法的提高
ｃ ａ ｍｅ ｒ ａ ｓ ｈ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｌ ｉ ｇ ｈ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｉ ｎ ｇ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｎａ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｂ ｌ ｅ ｎｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍａ ｇｅ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｃ ｋｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ．Ｃｏ ｍｂ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ｓ ｕ ｂ ｒａ ｔ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎｄ ｕ ｐ ｄ ａ ｔ ｅ ｃ ａ ｒ ｌ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ．
计算机视觉技术中的运动检测方法介绍
计算机视觉技术中的运动检测方法介绍运动检测在计算机视觉技术中起着重要的作用。
它可以帮助计算机系统识别和跟踪运动的对象，从而实现许多应用，如视频监控、人机交互、虚拟现实等。
本文将介绍计算机视觉技术中常用的运动检测方法，包括基于帧差法、光流法和背景建模法的算法原理和应用。
首先，基于帧差法是运动检测中最简单和常用的方法之一。
它通过比较连续帧之间的像素差异来检测动态目标。
具体来说，该方法首先对当前帧和前一帧进行像素级别的差分操作，然后通过阈值处理得到二值化的运动目标图像。
这种方法适用于相机固定、背景较为稳定的场景，但在存在光照变化和背景干扰时容易产生误报。
其次，光流法是一种基于像素运动的运动检测方法。
它通过分析图像序列中像素在时间上的变化来推算出物体的运动信息。
光流法基于一种假设，即连续帧中相邻像素之间的灰度值变化主要由相机和物体的运动引起。
根据这个假设，可以通过求解光流方程组来计算出像素的运动速度。
目前常用的光流法包括基于亮度恒定法和基于约束条件法。
光流法适用于运动目标速度较慢、图像质量较高的情况，但在存在目标遮挡和光照变化时会导致计算错误。
最后，背景建模法是一种基于像素建模的运动检测方法。
它通过对场景背景的建模，从而将运动的目标从背景中分离出来。
背景建模法首先采集某一时间段内的背景图像，并对其进行建模。
然后将当前帧与背景模型进行比较，根据像素之间的差异来检测目标的运动。
背景建模法具有一定的适应性和鲁棒性，能够适应动态背景和目标部分遮挡的情况。
然而，由于场景的复杂性和目标的运动特点，背景建模法还存在一些挑战，如动态背景的模型更新和复杂纹理的处理等问题。
总的来说，以上介绍的方法只是计算机视觉中运动检测的一部分。
随着深度学习等技术的发展，还有许多新的方法和模型被提出，如基于卷积神经网络的目标检测和跟踪方法。
这些方法通过利用大量的数据和强大的计算能力，使得运动检测的准确度和鲁棒性得到了显著的提高。
然而，不管是基于传统方法还是深度学习方法，准确的运动检测仍然是一个具有挑战性的任务。
一种抗重压缩视频水印算法
116收稿日期:2018-10-29*基金项目:国家自然科学基金资助项目;湖北省自然科学基金项目。
作者简介:李聪颖(1994—),男,湖北武汉人,硕士,研究方向:多媒体信息安全。
1 算法概述随着多媒体技术和网络技术的发展,视频越来越容易被伪造和更改,在很多安全领域,不正当使用视频可能会造成严重影响。
因此,如何正确的认证视频和有效的保护视频版权成为了研究的热点,因此视频水印技术的应用也得到了广泛的关注[11]。
由于视频的数据量比较大,而为了方便传输与存储,需要对视频进行压缩编码处理。
常见的视频编码方式有MPEG-2,MPEG-4和H.264/AVC等。
其中,H.264/AVC的压缩率和编码效率比前两种的要有所提高,所以应用较为广泛[1]。
因此,基于H.264/AVC的压缩域视频水印算法也是研究较多的一个热点[16],而本文中介绍的方法也是基于H.264/AVC编码技术的。
在H.264/AVC规则下的视频水印算法一般分为三大类,第一类就是在DCT系数中嵌入水印,如文献[4]中,通过结合H.264/AVC 的帧内预测模式,在DCT系数中嵌入水印,这样一来,嵌入水印之后的作为预测块的像素是不变的,因此算法具有良好的性能。
文献[5]中通过不同宏块之间DCT系数残差值和预测值之和的能量保持关系来取得特征,再通过修改DCT系数符号特征来实现水印的嵌入,实验表明此方案可以抵抗多种攻击。
文献[10]中,提出一种基于I帧色度量化残差系数的视频水印算法,根据4*4子块中的非零量化DCT 残差系数选择合适的子块,水印嵌入位置则是色度子块,水印嵌入的方法是结合Arnold置乱后的水印,通过调制其中一个非零量化DCT残差系数来改变相邻位置系数的大小关系来进行嵌入水印操作,具有稳定的抗重压缩能力。
第二类是在运动矢量中嵌入水印,如文献[6]中,在P 帧和B 帧中的运动矢量残差(Mo ti on V ec to r Difference, MVD)的最低有效位上,结合运动补偿技术,进行水印嵌入。
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。
帧间差分法运动目标检测过程及原理
帧间差分法运动目标检测过程及原理帧间差分法是一种常用的运动目标检测方法，依靠帧与帧之间的差异来实现对运动目标的检测。
其原理是通过计算相邻帧之间的差异，将运动目标从静态背景中分离出来，从而实现目标检测。
1. 获取视频流或者图像序列，并将其转换为灰度图像。
该过程可以使用OpenCV等图像处理库实现。
2. 按照时间顺序，每隔一定的时间间隔（例如，每秒钟、每隔几帧）取一帧图像，形成连续的图像序列（也可以直接读取视频流）。
如果采用的是视频流，还需将视频流的时间基准与实际时间对齐。
3. 对于每一帧图像，先将其与上一帧图像做差，得到当前帧的差分图像。
若没有前一帧图像，则将当前帧图像作为背景参考。
4. 对于差分图像，可以应用阈值分割算法（例如Otsu算法、自适应阈值法等）来将其二值化。
此时，目标物体所在的像素值区域将为前景，而背景则为另一种像素值。
5. 对于二值化后的图像，可以应用形态学处理（例如开操作、闭操作等）来去除噪声点和孔洞，从而更准确地提取目标轮廓。
6. 最后，可以利用cv2.findContours()函数查找目标的轮廓。
这些轮廓可以代表单个运动目标或者多个运动目标。
且可以通过测量轮廓的面积、宽度、高度、位置等属性，进一步对目标进行分类与识别。
总结起来，帧间差分法是一种基于视频或图像序列的运动目标检测方法，它的优点是实现简单、速度较快，且对于CMOS或CCD摄像头等图像采集设备不稳定、背景不纯，亮度不均等问题具有较好的适应性。
不足之处在于对于复杂的场景或目标缩放、旋转、部分遮挡等情况，其检测效果容易受到影响。
因此，在实际应用中，我们需根据具体情况选择不同的算法方法来实现更准确、可靠的目标检测。
视频处理算法范文
视频处理算法范文一、视频去抖动算法视频去抖动是指消除视频中由于相机抖动或者拍摄器材不稳定导致的图像抖动。
常见的视频去抖动算法包括基于均值滤波、位移算法、卷积神经网络等。
其中，位移算法通过分析图像上的像素位移信息，计算抖动量，并根据计算结果对图像进行修复，能够有效地减少抖动现象。
二、背景建模算法背景建模是指对视频中的背景进行建模和分析，通过提取背景信息，可以实现目标检测、目标跟踪和背景减除等功能。
常见的背景建模算法包括基于高斯模型、自适应混合高斯模型、基于学习的方法等。
其中，自适应混合高斯模型是一种广泛使用的背景建模算法，它可以根据背景变化自动适应调整高斯分布的参数，从而更好地适应不同场景下的背景变化。
三、运动目标检测算法运动目标检测是指对视频中的移动目标进行检测和定位。
常见的运动目标检测算法包括帧差法、光流法、背景模型法和基于深度学习的方法。
帧差法通过比较相邻帧之间的像素差异，判断是否为运动目标，是一种简单高效的方法。
而光流法则通过分析相邻帧之间的像素位移，进一步计算运动目标的速度和方向。
基于深度学习的方法则通过卷积神经网络对视频图像进行特征提取，进而实现高精度的运动目标检测。
四、视频编码算法视频编码是指将视频信号经过压缩编码处理，以减少视频数据的存储空间和传输带宽。
常见的视频编码算法包括MPEG系列标准、H.264、H.265等。
其中，H.264是一种广泛使用的视频编码标准，它通过在空间和时间域上对图像进行预测和差分编码，并采用变换和量化等方法进行数据压缩，从而实现高效的视频编码。
基于内容的MPEG_4视频对象提取技术研究
Ｖｏ ＿ ８ Ｎｏ． ｌ１ ５
０ｃ ． ０１１ ｔ２
基 于 内容 的 ＭＰ Ｇ＿ Ｅ ４视 频 对 象提 取 技 术 研 究
赵 礼栋 柴 清 ，
（ ．兰州工业 高等专科学校 继续教育 中心 ， １ 甘肃 兰州 ７ ０ ５ ； ３０ ０ ２ ．兰州工业 高等专科学校 教务处 ， 甘肃 兰州 ７０５ ） ３０ ０
时域分 割 主要 是 利 用 视频 图像 相 邻 帧 之 间 在 时域 上 的连 续 性 和相 关 性 来 分 割 ． 基 本 的思 路 最 仍 然是 变 化 检 测 ， 是 仅 仅 简 单 地 利 用 连 续 帧 的 但 灰 度差 不 容 易 得 到准 确 的 结 果 ． 将 图 像 分 成 小 先 块． ． 以小块 的平 均 灰 度 值 的变 化 来 检 测 物 体 的 变 化 样可 以 大 概 检 测 出运 动 物 体 的位 置 ． 外 ， 这 另 也 有根 据 时域方 向 的腐蚀 在 原 序 列 的边 缘处 起 修 正 作用 ， 用此 信息 来 找 到 运 动边 缘 的方 法 ． 可 利 也 采 用 两 帧差 ” ” 方 法来 进 行 时域 分 割 ， 种 方 与 的 这
的一个 较典 型 的方 法 Ｊ 假 设 ， ， ；） 示 连 续 ． （ Ｙｔ表
２ ）由于压 缩 视 频 的 码 率 比没 压 缩 的视 频 低 ， 所 以处理起 来 速度更 快 ． ３ ）编码 的视频 流 己经包 含 丰富 的事 先计 算好
时空亮 度分 布 ， 并且 沿 阒运 动 轨迹 ， 体 的亮 度 保 物
＜Ｖ ， Ｉ（ ）＞十
ａＬ
＿
割 ： ， 以提 高视 频 分 割 的精 度 ． 后 由计 算 机 疗法 可 然 采用 图像 处 理 的 方 法 得 到 精 确 的边 缘 曲线 ， 而 进
运动的目标识别与跟踪简述
运动的目标识别与跟踪简述随着智能视频监控技术的发展，运动目标识别与跟踪技术成为了视频监控领域中的一个重要研究方向。
本文将对运动目标识别与跟踪技术进行简述。
一、运动目标识别运动目标识别技术是指在视频监控中，通过分析视频流中的图像信息，自动地识别出视频中的人、车等运动目标。
这项技术是视频监控系统最重要的功能之一，能够有效地提高视频监控的智能化水平。
运动目标识别技术通常包括以下步骤：1. 图像预处理：对视频流中的图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等。
这个步骤是为了减少后续处理对不必要的图像信息的处理。
2. 运动目标检测：通过运动检测算法，将视频流中的运动目标从背景中分离出来。
目前常用的运动检测算法有帧差法、光流法、背景建模法等。
3. 特征提取与分类：通过特征提取算法，将运动目标的特征提取出来进行识别。
目前常用的特征提取算法有颜色直方图、方向梯度直方图等。
而对于分类器的选择，则需要根据具体应用场景来进行选择。
运动目标跟踪技术是指在已经识别出运动目标的基础上，实时地对运动目标进行跟踪和定位。
这项技术通常被应用在视频监控、交通管理、智能安防等领域中。
1. 运动目标初始化：在视频图像中选择目标，并提取出目标的特征。
通常会选择容易被区分的目标，如人脸、车辆等。
2. 目标跟踪：通过各种跟踪算法，实时地对运动目标进行跟踪和定位。
目前常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习跟踪等。
3. 跟踪结果输出：将跟踪结果输出给上层应用。
运动目标识别和跟踪技术被广泛应用在多个领域，包括视频监控、交通管理、智能安防等。
在视频监控中，运动目标识别和跟踪可以帮助安保人员及时地发现和跟踪可疑人员和物品；在交通管理中，可以实现车辆的自动统计和追踪；在智能安防领域中，可以实现人脸识别、声纹识别等技术。
总之，运动目标识别与跟踪技术是视频监控中最重要的技术之一，对于提高智能化水平，提高监控效率与准确率具有重要意义。
一种MPEG-4视频流的运动目标检测算法
运动 目标检 测 与跟踪 技术 是 随着数 字视 频技 术 的发 展而 产 生 的一 个新 的研 究课 题 ． 频 中的运 动 目标 视
ｃ ｐ ｉ ｇ ＤＣ ｃ ｅ ｆｃｉ ｔ ａ ｔ ｄ ｔ ｔｏｎ ｒｏｒ ｏｍ ｕｔｎ ｏ ｆｉ ｅｎ ｓ ｎｄ ｈｅ ｅ ｅｃｉ ｅ ｒ ｏｎ ｙ ｈｒ ｕｇｈ ｌ ｔ ｏ ｍ ｏｔｏｎ ｉ ｖｅ ｔ ｓ ｒ ｒ ｄｕ ｅ ｂｙ ｈ ｃｏｒ ａ ｅ ｅ ｃ ｄ ｔ ｅ
ｍｅｈ ｄ ｔ ｏ ．Ｔｈ ｌｏ ｉｈ ｐ ｅｅ ｔｄ ｍａ ｅ ｈ ｅ ｌｄ ｔｃｉｇ ａ ｄ ｔａｋ ｎ ｆｔ ｅｍｏ ｉｇｏ ｊｃ ｏ ｓ ｌ． ｅａｇ ｒｔ ｍ ｒｓｎ ｅ ｋ ｓｔ ｅｒａ ｅｅ ｔ ｎ ｒ ｃ ｉｇ ｏ ｈ ｖｎ ｂｅｔｐ ｓｉ ｅ ｎ ｂ Ｋｅ ｒ ｓ ｏ ｊｃ ｒ ｃ ｉｇ； ｏ ｆｉｉｎ ｓ ｍｏ ｉｎｖ ｃｏ ｓ ＭＰ ｙ Ｗｏｄ ： ｂｅ ｔｔａ ｋｎ ＤＣ ｃ ｅｆ ｅ ｔ ； ｔ ｅ ｔｒ ； ＥＧ－ ｃ ｏ ４
ｄｆｅｅ ｃ ，ａ ｄ ｆ ａｌ ｂａｎ ｔ ｅｍｏ ｉｇ ｏ ｊｃ ｙｒ ｇｏ ｒ ｗｔ． Ｔｈ ｏ ｕａｉｎ ｌ ｏ ｌｘｔ ｆｏ ｌ ｉ ｒｎ ｅ ｎ ｉ ｌ ｏ ｔｉ ｈ ｖｎ ｂ ｅｔｂ ｅ ｉｎｇ ｏ ｈ ｆ ｎ ｙ ｅｃ ｍｐ ｔｔｏ ａ ｍｐ ｅ ｉｙｏ ｎｙ ｃ
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