第八章 运动目标检测及测速
►窄带滤波器组信号处理的优点
► 信噪比提高：白噪声N 倍；有色杂波，各个滤 波器输出端 I 均有提高：越靠近杂波中心的滤 波器，改善程度越差；杂波谱越宽，改善程度 越差。
► 通过改变特定滤波器的检测门限，对运动杂波 亦可抑制。
第八节 速度测量
v
vr
fd
2vr
除固定建筑物外，杂波均属于分布杂波，包含内部运动。 天线不扫描时，固定杂波频谱位于nf r 处，用对消器可以全 部滤去。 天线扫描时，杂波谱展宽可用高斯函数表示：
实验测定，当频率 f=1GHz时，杂波功率谱可表示如下：
►关于杂波的总结
杂波平均速度为零而只有内部起伏时，杂波的 频谱位置在 nf r 上，但每根谱线均展宽。如果 杂波有平均速度，则会产生多卜勒频移。
§8.4.1 目标回波和杂波的频谱特性
►目标回波的频谱特性
雷达发散相参脉冲串，脉宽为τ，重复频率为 f r 。 天线不扫描时，目标回波为无限脉冲串。 调制信号：
高频连续振荡：
扫描时，设天线方向图可用高斯函数来表示 则，收到的回波脉冲串的包络函数为
则，回波为
- fd + fr
fd + fr
►杂波频谱
第八章 运动目标检测及测速
第二节 MTI雷达工作原理及组成
§8.2.1 基本工作原理 相位检波器的输入端加上
在整个接收信号期间连续 存在的基准电压（和发射 信号频率相参且保存发射 信号的初相），各种回波 信号均与基准电压比较相 位；相检器输出的视频脉 冲串（固 等幅，动 调 幅），在送到终端前将采 用相消设备消去固定杂波， 保存运动目标信息。
定义：当系统输出端信号功率与对消剩余杂波功
率之比
等于发现动目标回波信号所需的数
值V0时，接收机输入端的杂波功率与信号功率
之比
。
第六节 动目标检测（MTD）
为弥补MTI的缺陷，由最佳滤波器理论发展起来。
优点：
► 增大信号处理的线性动态范围 ► 增加一组多普勒滤波器，使之更接近最佳滤波 ► 能抑制地杂波，且能同时抑制运动杂波 ► 增加一个或多个杂波图，帮助检测切向飞行大目标
相参电压获取
固定杂波消除
§8.2.2 获得相参振荡电压的方法
►中频全相参动目标显示
此时的相位为 ωct+ω0tr+φc
►锁相相参动目标显示
每一重复周期的发射
脉冲高频起始相位是 随机的，不是全相干。 为得到与发射脉冲起
脉冲
磁控管
调制器
发射机
高频锁相脉冲
收发开关 高频回波脉冲
始相位保持严格关系 混频器
当
时， 最大，即对动目标有最佳响应
频域观点
►数字相消器
相干视频 采样保持电路
模数转换电路
数字延迟线 相减器
延迟 数字信号
相消视频 数模转换电路
输出
习题
第三节 盲速盲相的影响及其解决途径
§8.3.1 盲速
►盲速及消除盲速的方法
n = 1时为 第一盲速
第一盲速——重复周期内目标走过的距离为半个波长
k=+2～-2
►递归型二次相消滤波器
第五节 动目标显示雷达的 工作质量及质量指标
§8.5.1 质量指标
►改善因子（I）
MTI系统输出端信杂比（功率比）和输入端信杂比之比。
0
系统对信号的
平由均于功率：增益
►信杂比改善（ISCR）
多普勒滤波器输出端信杂比和输入端信杂比之比。
►杂波中的可见度SCV
在给定检测概率和虚警概率条件下，检测到重叠于杂波 上的运动目标时，杂波功率和目标回波功率的比值。
►一次相消器
►递归型一次相消器
► 引入了新的极点，z=K1，K1<1 ► 滤波器的频率响应为单位圆上的点到零点的长度除去该点
到极点的长度。 ► 若K 接近于1，则凹口越窄，其他部分越平坦。 ► 简单的MTI 中，利用此法来扩大速度相应范围。 ► 递归型滤波器：灵活，暂态响应长。
►二次相消器
k=2
采用N个参差重复频率时：
§8.3.2 盲相
由相位检波器特性所引起，减弱雷达对运动目标的检测能力。
►点盲相和连续盲相
基准电压方向
对消输出
相检器输出
差矢量
连续盲相后果：可能使得在某次天线扫描时丢失在强杂波 背景下的运动目标。 解决办法：改进相位检波器的特性解决盲相问题（早期）
使用矢量对消器解决盲相问题(现代)
►线性MTI的实现框图
高中频线性化：通过AGC 实现大的动态范围； 增益控制 要求快速且电压与杂波强度成比例，相继周期的增益变化 是准确、已知的。 储存杂波图来控制各个距离单元的中放增益。
§8.6.2 多卜勒滤波器组
►理论推导
单个脉冲的 匹配滤波器
对相参脉冲串 进行匹配滤波
►具体实现
N个输出的横向滤波器（N 个脉冲和 N-1 个延迟线），经 过个脉冲的不同加权并求和，可做成N 个相邻的窄带滤波 器组。覆盖范围0 ～ fr 。
►测速模糊和测距最大模单糊值的不模关糊系距离
例：
？
常用解决办法：首先保证测距无模糊，再解决测速 模糊问题。
►参差重复频率对动目标显示性能的影响
设 f r 1 、 f r 2 均满足无模糊测距 对消器输出分别为： 不采用参差重频时：
采用参差重频时： 同时盲速称为等效第一盲速 vr0' 取 n 1、 n 2互为质数
输 入 0 ~fd max
1
…
N
窄带滤 波 器f1
窄带滤 波 器f2
频 率 计1 频 率 计2
0
fd max
f
窄带滤 波 器fN
频 率 计N
►图 8.39 多卜勒频率测量
►连续波雷达测速
二次检波后，提取多普勒频率，测出目标速度。
►8.8.2 脉冲雷达测速
► 和连续波雷达测速不同之处在于, 取样工作后信号频谱
展宽使得对消器不能很好的滤去杂波，有多卜 勒频移时，应使滤波器凹口对准杂波谱的平均 多卜勒位置。展宽影响MTI 的质量。
§8.4.2 动目标显示滤波器
►地杂波的功率谱
均匀分量的功率谱密度 杂波特性决定的梳状分量
信号S( f ) 最佳滤波器的频响
实际杂波抑制滤波器只能使滤波器特性的凹口基本上和 杂波梳状谱的宽度相当，为准最佳滤波。
►相位检波器的输出
►消除固定回波的方法
频谱抑制法 对消法
滤波器组，每个滤波单元抑制其中一个n fr
相邻重复周期信号相减，固定目标由于振 幅不变而相互抵消；动目标相减后剩下相 邻重复周期振幅变化的部分作为输出。
►相消设备特性
时域观点
延迟一个T r
相减
包络振幅
相消后的信号包络
相消设备输出速度响应
当
时，输出振幅 为零，出现盲速
稳定本振
混频器
的基准电压，可用高 频锁相或中频锁相 （对应于高频相检和 中频相检），即在发
中频锁相脉冲
中频回波
中频相参 相参电压 相位 中频回波 中频
振荡器
检波器
放大器
射脉冲中取出很少一 部分能量用以控制高
对消视频 对消器
频或中频相干振荡的
相位，使其与发射脉
冲相位同步。
§8.2.3 消除固定目标回波
► 有时雷达重复频率的选择不能满足不模糊测速的要求, 即由窄带滤波器输出的数据是模糊速度值。 要得到真实的速度 值, 就应在数据处理机中有相应的解速度模糊措施。解速度模 糊和解距离模糊的原理和方法是相同的。
►中频对消
思路：直接取出反射回波 的差矢量，可避免盲相和 回波振幅的多普勒调制
对于相参中频信号，相邻重复周期的动目标回波可分别写为
中频对消器 输 出电压振幅
►中频对消的缺点
当中频为重复频率的整数倍，即
时，中频对消能消
除零速的固定杂波，此时输出中频信号振幅为
，
当
时，输出也为零
盲速。盲速是由于脉冲取
和对应窄带滤波器的频响均是按雷达重复频率fr, 周期地重复出
现, 因而将引起测速模糊。为保证不模糊测速, 原则上应满足：
fd max
1 2
fr
►式中，fdmax为目标回波的最大多卜勒频移, 即选择重复频率fr
足够大, 才能保证不模糊测速。因此在测速时, 窄带滤波器的数
目N通常比用于检测的MTD所需滤波器数目要多。
§8.6.1 限幅的影响和线性MTI
►限幅的影响
对消器输出的杂波剩余功率
强杂波时，大的杂波剩余将使 Pfa 明显增大及终端饱和。 若中频采用限幅中放，限幅电平 L选择满足 L / Ni = I，则相消 器输出的杂波功率近似为噪声电平，得到近似恒虚警的性能。 限幅会使杂波背景上的运动目标信号受到损失，使杂波谱展 宽，加大杂波剩余，而且增加相消次数不能有效提高 I。
样工作方式产生的，因而中频对消不能解决，只有用高重复
频率或参差重复频率才能在一定范围内解决盲速影响。
零中频处理
►正交双通道处理
► 零中频处理的理论分析
例：
时，
，ωd的正负无法判断。
习题
第四节 回波和杂波的频谱及 动目标显示滤波器
►作用：了解运动目标回波和杂波在频谱结构 上的区别，以达到抑制固定杂波、显示运动 目标回波的目的。
目标检测物体测速原理
目标检测物体测速原理嘿，小伙伴们！今天咱们来唠唠目标检测物体测速这个超有趣的事儿。
咱们先得知道，目标检测物体测速呢，就像是给那些跑来跑去的物体算速度的魔法。
想象一下，你在看一场超级刺激的赛车比赛，那些赛车像闪电一样飞驰而过，你是不是特别想知道它们到底有多快呀？这时候目标检测物体测速就派上用场啦。
那它是咋做到的呢？其实呢，这里面涉及到很多小秘密哦。
首先得能准确地找到这个物体，就像你在人群里一眼就看到你的好朋友一样。
这就需要一些很厉害的算法啦，比如说基于深度学习的算法，它能通过对图像或者视频里的物体特征进行分析，把要测速的物体给挑出来。
然后呢，当这个物体被确定了之后，就开始测量它的位移啦。
这个位移可不是随随便便量的哦，得根据一定的参照系来。
比如说在一个道路场景里，就以道路上的一些固定标记作为参照。
那怎么知道这个物体在不同时刻的位置呢？这就又要用到之前检测物体时的那些特征啦，通过跟踪这些特征在不同帧图像或者视频的不同时间点的位置变化，就能算出位移了。
再之后就是计算速度啦。
速度等于位移除以时间嘛，这个时间的测量也很关键哦。
在视频里呢，每一帧之间都有一个小的时间间隔，这个间隔是固定的，通过知道有多少帧过去了，就能算出时间啦。
然后把算出的位移除以这个时间，就能得到物体的速度啦。
不过呢，这里面还有好多小麻烦事儿。
比如说如果物体的运动轨迹不是直线，而是弯弯绕绕的，那计算位移就变得复杂起来了。
还有哦，如果图像或者视频的质量不好，有很多噪点或者模糊的地方，就会影响对物体的检测和特征的提取，这样算出来的速度就可能不准啦。
还有一种情况呢，就是当有多个物体相互遮挡的时候，就像一群小伙伴挤在一起，你可能都分不清谁是谁了，这时候目标检测物体测速就会变得特别头疼，得想办法把被遮挡的物体也准确地检测出来，才能正确地计算速度。
概括性来讲呢，目标检测物体测速虽然听起来有点复杂，但只要掌握了它的基本原理，就像打开了一个新世界的大门一样，可以用它来做很多超级酷的事情，比如交通监控啦，体育赛事分析啦，是不是感觉很厉害呢？。
运动目标检测方法概述
运动目标检测方法概述摘要：随着社会的发展，人们获取的信息途径越来越多，单纯的依靠人类的五官已不能及时的将我们获取的海量信息进行甄别和判断，因此计算机技术基础上发展的图像处理技术为我们生活、工作中的信息处理提供了很大的帮助，其在社会中的作用也越来越凸显。
其中，运动目标检测技术是整个图像处理技术的基础性环节，直接关系到后续信息处理的成败。
本文主要介绍了目标检测的常用算法的原理以及它们的优缺点，并对其中的帧间差分法和背景减除法进行了仿真实验，以验证其优缺点。
关键词：运动目标检测算法；帧间差分法；背景减除法中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）23-0000-031 引言运动目标检测技术是图像处理技术中的关键基础技术[1]，利用运动目标检测技术可以对视频图像中感兴趣的目标进行实时地检测、识别、提示报警，是进一步视频图像处理的重要依据。
运动目标检测技术已经广泛应用于智能视频监控、犯罪预防、智能分辨、自动制导等安防、军事领域[2]。
运动目标检测是将运动目标从视频序列图像背景中分离出来。
各类实际应用需求的不断增多，大大地推动了运动目标检测技术的发展，产生了许多成熟的目标检测算法。
一般我们会把运动目标检测区分为动态环境下和静态环境下，由于动态环境处理较为复杂，所以本文主要介绍静态环境下的目标检测算法。
2 运动目标检测常见方法静态环境下的运动目标检测是指将视频序列中的图像分割为背景图像和前景图像[1]，提取其中存在变化的区域为前景图像，即运动目标或称感兴趣区域，而没有发生变化的区域为背景图像。
能否准确地检测出监控场景中的运动目标直接影响了后续目标跟踪和行为分析等效果的好坏，因为目标检测提取出来的像素是后续处理分析的主要对象，是分析与处理的基础。
虽然，在视频监控场景中，监控环境情况十分复杂，但每个运动图像都具有独特的可供计算机识别的特点，计算机利用这些特点就可以将前景图像检测出来。
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》范文
《智能监控系统中运动目标的检测与跟踪》篇一一、引言随着科技的快速发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统的核心技术之一。
本文将详细探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪技术，包括其基本原理、应用场景、算法实现以及面临的挑战和未来发展方向。
二、运动目标检测与跟踪的基本原理运动目标检测与跟踪是利用计算机视觉和图像处理技术，从监控视频中提取出运动目标，并对其进行连续跟踪的过程。
其基本原理包括运动目标检测、特征提取、目标匹配与跟踪等步骤。
1. 运动目标检测：通过分析视频序列中的像素变化，检测出运动目标。
常用的方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
2. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
这些特征信息将用于后续的目标匹配与跟踪。
3. 目标匹配与跟踪：利用提取的特征信息，在连续的视频帧中对运动目标进行匹配与跟踪。
常用的算法包括基于滤波的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
三、运动目标检测与跟踪的应用场景运动目标检测与跟踪技术在智能监控系统中有着广泛的应用场景。
以下是几个典型的应用场景：1. 交通监控：通过检测与跟踪道路上的车辆和行人，实现交通流量统计、违章行为识别等功能。
2. 公共安全：在公共场所安装监控系统，实时检测与跟踪可疑人员，提高安全防范能力。
3. 智能安防：通过检测与跟踪家庭或企业的出入人员，实现智能安防报警功能。
4. 体育赛事：在体育赛事中，通过检测与跟踪运动员的轨迹，为教练员提供实时数据分析，帮助制定更科学的训练计划。
四、算法实现运动目标检测与跟踪的算法实现主要包括以下几个步骤：1. 预处理：对原始视频进行去噪、增强等预处理操作，提高后续处理的准确性。
2. 运动目标检测：采用背景减除法、光流法或帧间差分法等方法，从视频中检测出运动目标。
3. 特征提取：从检测到的运动目标中提取出有用的特征信息，如形状、颜色、纹理等。
运动目标检测ppt课件
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背景减法流程图
图4-7 背景减法
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背景减法程序
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背景减法程序
14
背景减法结果
图4-3 第一帧
图4-4 第98帧
图4-5 背景帧
原理
5
基于MATLAB的帧差法实验
两帧差分法是最简单的运动目标检测方法之一，由于其运 算量比较小，容易实现。然而由于两帧差法进行运动目标 检测是前后两帧求差的运算，可能会携带两帧的运动细节， 从而检测出的目标可能会比实际目标要大，或不准确。
本文用三帧差分法代替两帧差分法进行目标检测。三帧差分法就是 先对图像进行两帧差分，再对差分后的图像进行“与”运算，从而 可以得到两个差分图像的相同区域，避免了两帧差中检测出的目标 被拉长拉高的现象。
如果图像区域的像素值变化很大将这些区域标记为前景像素背景减法背景减法或称背景差法是目前运动检测中的主流斱法它是利用含有运动目标的当前图像不背景图像的差分来检测运动区域的一种技术将当前帧不背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测其中区别较大的像素区域被认为是运动区域而区别较小的像素区域被认为是背景区域
3
帧差法
帧差法是最为常用的运 动目标检测和分割方法 之一，在图像序列相邻 两帧或三帧间对应像素 灰度值发生变化，通过 这些差异提取出图像中 的运动区域。
将相邻帧图像对应像素值相 减得到差分图像，然后对差 分图像二值化，在环境亮度 变化不大的情况下，如果对 应像素值变化小于事先确定 的阈值时，可以认为此处为 背景像素；如果图像区域的 像素值变化很大，将这些区 域标记为前景像素
运动目标检测
实验四运动目标检测一、实验目的1、基本掌握运动目标提取的基本原理和方法；2、采用两帧差分方法实现运动目标提取。
二、实验原理及知识点运动目标检测是指在视频或序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。
根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类。
大多数视频监控系统是摄像头固定的，因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注，常用的方法有帧间差法、光流法、背景差分法等。
帧间差分法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，原理就是将前后两帧图像对应的像素值相减，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值相差值很小，可认为此处景物是静止的，反之，则是运动物体。
方法不足在于对环境噪声较为敏感，阈值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则忽略了图像中有用的变化。
对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。
当差值图像二值化后，可能有很多无用的噪声点，运动目标内部也可能产生空洞，因此，需要采用数学形态学方法，对分割后的二值图像进行形态学滤波。
三、实验仪器与软件1、PC 计算机2、MatLab 软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)3、实验所需要的视频或图像序列四、实验内容及步骤1、了解 MATLAB 处理视频的基本命令 aviread 或 mmreader。
2、了解 MATLAB 形态学滤波中膨胀算子 imdilate 的使用方法，说明其作用。
3、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。
clcclearstr=strel('square',3);mov=mmreader('viptraffic.avi');for i=20:mov.numberofframes-1pic1=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或者clc clearallstr=strel('square',3);T=0.3;for i=1:530name1=strcat(num2str(i),'.jpg');name2=strcat(num2str(i+1),'.jpg');pic1=rgb2gray(imread(name1));pic2=rgb2gray(imread(name2));d=mat2gray(abs(double(pic1)-double(pic2)));t=graythresh(d);bw=im2bw(d,t);bw=imdilate(bw,str);if sum(bw(:))/size(pic1,1)/size(pic1,2)>Tbw(:)=0;endimshow(bw);pause(0.01);end五、实验结果clcclear allstr=strel('square',3);T=0.3;for i=1:530name1=strcat(num2str(i),'.jpg');name2=strcat(num2str(i+1),'.jpg');pic1=rgb2gray(imread(name1));pic2=rgb2gray(imread(name2));d=mat2gray(abs(double(pic1)-double(pic2))); t=graythresh(d);bw=im2bw(d,t);bw=imdilate(bw,str);if sum(bw(:))/size(pic1,1)/size(pic1,2)>T bw(:)=0;endimshow(bw);pause(0.01);end('square',2);('line,5,45);('line,5,90);('line,15,45);('disk',1,0);('disk',15,0);('disk',1,4);Aviread：朗读音频、视频交错文件Mmreader：读者对象创建多媒体视频文件进行读取Imdilate：用于对图像实现形态学中的膨胀操作，用法为：BW=imdilate（I，se）Strel调用格式：SE = strel(shape, parameters)。
运动目标检测
但变化中可能有噪声 读数会有误差
温度计观测（摄氏－〉华氏）
–
两种噪声相互无关 根据连续的观测值来推算实际温度变化
KF是根据上一状态的估计值和当前状态的观测值推出 当前状态的估计值的滤波方法
–
S(t) = f ( S(t-1) , O(t) )
它是用状态方程和递推方法进行估计的，因而卡尔曼 滤波对信号的平稳性和时不变性不做要求
帧间背景校正
特征点提取 采用经典的Harris算子提取参考帧的特征点， 计算图像亮度I(x,y)在点(x,y)处的梯度： X I (1, 0,1)
T Y I (1, 0,1)
构造自相关矩阵
A X 2 w, B Y 2 w, C ( XY ) w
SAD(i, j ) I1 (m, n) I 2 (m i p, n j p) (i, j p,..... p)
m 1 n 1
M
N
step4：找出最小的SAD值，则其对应位置为 匹配特征窗，其中心点即为匹配特征点
ˆ, y ˆ y 运动到当前帧的位置 x ˆ m0 m1 x m2 x 则对应的坐标关系为： y ˆ m3m4 y m5
由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及 杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测 与分割变得相当困难。运动检测分为静态背景 和动态背景两类。
常用的方法有帧差法、光流法、背景减除法等。
运动目标检测的预处理
帧间背景校正——首先对相邻帧进行Байду номын сангаас局运动 估计，补偿当前帧以实现背景校正 背景建模——混合高斯模型建模
雷达原理复习提纲大全
雷达原理复习提纲大全发射机自激振荡式发射机（电真空）主振放大式发射机（电真空发射机、全固态发射机）单级振荡式发射机：简单、经济、轻便。
主振放大式发射机：频率稳定性高、发射信号相位相参、波形灵活。
雷达数据的录取方式：半自动录取和全自动录取固态发射机的优点：不需要阴极加热、寿命长；具有很高的可靠性：体积小、重量轻：工作频带宽、效率高：系统设计和运用灵活：维护方便，成本较低。
雷达原理知识点汇总第一章绪论1、雷达概念(Radar)：radar的音译，“Radio Detection and Ranging ”的缩写。
原意是“无线电探测和测距”，即用无线电方法发现目标并测定它们在空间的位置。
2、雷达工作原理：发射机在定时器控制下，产生高频大功率的脉冲串，通过收发开关到达定向天线，以电磁波形式向外辐射。
在天线控制设备的控制下，天线波束按照指定方向在空间扫描，当电磁波照射到目标上，二次散射电磁波的一部分到达雷达天线，经收发开关至接收机，进行放大、混频和检波处理后，送到雷达终端设备，能判断目标的存在、方位、距离、速度等。
3、雷达的任务：利用目标对电磁波的反射来发现目标并对目标进行定位。
随着雷达技术的发展，雷达的任务不仅仅是测量目标的距离、方位和仰角，而且还包括测量目标的速度，以及从目标回波中获取更多有关目标的信息。
4、从雷达回波中可以提取目标的哪些有用信息，通过什么方式获取这些信息？斜距R : 雷达到目标的直线距离OP。
方位角α: 目标斜距R在水平面上的投影OB与某一起始方向(正北、正南或其它参考方向)在水平面上的夹角。
俯仰角β：斜距R与它在水平面上的投影OB在铅垂面上的夹角，有时也称为倾角或高低角。
5、雷达工作方式连续波和脉冲波6、雷达测距原理R=(C∆t)/2式中，R为目标到雷达的单程距离，∆t为电磁波往返于目标与雷达之间的时间间隔，C为电磁波的传播速率(3×108米/秒)7、影响雷达性能指标脉冲宽度（窄），天线尺寸（大），波束（窄），方向性。
运动目标检测方法
帧差法、光流法、背景减除法运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。
通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。
根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运动背景两类。
大多数视频监控系统是摄像头固定的，因此静态背景下运动目标检测算法受到广泛关注，常用的方法有帧差法、光流法、背景减除法等。
(l)帧差法帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过阈值化来提取出图像中的运动区域。
首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阈值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。
由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。
算法的不足在于对环境噪声较为敏感，阈值的选择相当关键，选择过低不足以抑制图像中的噪声，过高则忽略了图像中有用的变化。
对于比较大的、颜色一致的运动目标，有可能在目标内部产生空洞，无法完整地提取运动目标。
(2)光流法光流法的主要任务就是计算光流场，即在适当的平滑性约束条件下，根据图像序列的时空梯度估算运动场，通过分析运动场的变化对运动目标和场景进行检测与分割。
通常有基于全局光流场和特征点光流场两种方法。
最经典的全局光流场计算方法是L-K(Lueas&Kanada)法和H-S(Hom&Schunck)法，得到全局光流场后通过比较运动目标与背景之间的运动差异对运动目标进行光流分割，缺点是计算量大。
运动目标检测
大者表示有较小的方差与较大的出现概率，说明这些点在1~t时 间段内出现的概率较大，因此这些分布可以作为背景的描述。
从由首权部重选wi取,t 和前阈B值t 个T高斯(0分,1)布决作定为：该B点t 处ar的g背m景in模(型b w，i,t时变T )参数 Bt
b
i 1
运动目标检测的方法
背景相减法 背景相减法是目前运动检测中最常用的一种方法，
帧间图像补偿
全局运动参数矩阵M代表的是背景的运动，即 摄像系统的旋转、水平和垂直偏移运动。对当 前帧的像素坐标利用M矩阵进行变换，得到新 的坐标，并将原图中像素赋给该新坐标，即可 获取补偿后的结果图像，实现对帧间背景运动 的校正。
混合高斯模型建模
假设图像中的每一点的像素观测值和其他像素
点的观测值相互独立，在某时刻t，设像素点 的观测值为 Xt ，则时刻t观测值为Xt的概率可 以用具有K个高斯分布的混合高斯模型建模：
滑函数
是高斯平
得到一个二阶实对称矩阵M=[A,C;C,B],必然存在两个特征值
代表2 自相关的主曲率。
和1
，
提取特征点
如果特征值1和2是极大值时，则点(x,y)是一个特征点。
即满足：R det(M ) k • trace2 (M ) T ，其
中，det M 1 2，traceM 1 ，2 这里T是
运动目标检测的简介 运动目标检测的预处理
帧间背景校正 混合高斯模型建模
运动目标检测的方法 卡尔曼滤波 粒子滤波
运动目标检测的简介
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区 域并将运动目标从背景图像中提取出来。
通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后 处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像 素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于 后期处理非常重要。
雷达原理复习总结
第一章 绪论（重点）1、雷达的基本概念雷达概念(Radar)，雷达的任务是什么，从雷达回波中可以提取目标的哪些有用信息,通过什么方式获取这些信息雷达概念：Radio Detection and Ranging 的缩写。
无线电探测和测距，无线电定位。
雷达的任务：雷达检测，目标定位，目标跟踪，目标成像，目标识别。
从雷达回波中可以提取目标的有用信息,获取方式： 目标信息 雷达提取 空间位置 距离 R=Ct/2 回波延时 方位 天线扫描 仰角速度 多普勒频移尺寸和形状 回波延时、多普勒频移2、目标距离的测量测量原理、距离测量分辨率、最大不模糊距离测量原理:通过接收信号的时间延迟进行测距 R=Ct/2 (t:滞后时间) 距离测量分辨率最大不模糊距离3、目标角度的测量角度分辨率角度分辨率：位于同一距离上的两个目标在方位角平面或仰角平面上可被区分的最小角度4、雷达的基本组成哪几个主要部分，各部分的功能是什么同步设备(Synchronizer)：雷达整机工作的频率和时间标准。
发射机(Transmitter)：产生大功率射频脉冲。
收发转换开关(Duplexer): 收发共用一副天线必需，完成天线与发射机和接收机连通之间的切换。
天线(Antenna)：将发射信号向空间定向辐射，并接收目标回波。
接收机(Receiver)：把回波信号放大，检波后用于目标检测、显示或其它雷达信号处理。
显示器(Scope)：显示目标回波，指示目标位置。
天线控制(伺服)装置：控制天线波束在空间扫描。
电源第二章 雷达发射机1、雷达发射机的任务雷达发射机的任务：为雷达提供一个载波受到调制的大功率射频信号，经馈线和收发开关由天线辐射出去。
2、雷达发射机的主要质量指标雷达发射机的主要质量指标：工作频率或波段，输出功率，总效率，信号形式，信号稳定度3、雷达发射机的分类雷达发射机的分类：1、按调制方式： ①连续波发射机 ②脉冲发射机2、按工作波段：①短波②米波③分米波④厘米波⑤毫米波3、按产生信号方式 ：①单级振荡式 ②主振放大式4、按功率放大使用器件： ①真空管发射机 ②固态发射机4、单级振荡式和主振放大式发射机组成， 以及各自的优缺点。