第二章 运动目标检测
《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、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在安全、交通、医疗等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中的关键技术之一。
本文旨在深入探讨智能监控系统中运动目标的检测与跟踪方法及其应用。
二、运动目标检测技术1. 背景与意义运动目标检测是智能监控系统的基础，其目的是从视频序列中提取出感兴趣的运动目标。
该技术对于后续的目标跟踪、行为分析、目标识别等具有重要意义。
2. 常用方法（1）基于帧间差分法：通过比较视频序列中相邻两帧的差异，检测出运动目标。
该方法简单有效，但易受光照变化、噪声等因素影响。
（2）基于背景减除法：利用背景模型与当前帧进行差分，从而提取出运动目标。
该方法对动态背景具有较好的适应性，但需要预先建立准确的背景模型。
（3）基于深度学习方法：利用深度学习技术对视频进行目标检测，如基于卷积神经网络的目标检测算法。
该方法具有较高的检测精度和鲁棒性。
三、运动目标跟踪技术1. 背景与意义运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。
该技术对于提高监控系统的实时性和准确性具有重要意义。
2. 常用方法（1）基于滤波的方法：如卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过建立目标运动模型，对目标位置进行预测和更新。
（2）基于特征匹配的方法：利用目标的形状、颜色等特征，在连续帧中进行匹配，从而实现目标跟踪。
（3）基于深度学习的方法：利用深度学习技术对目标进行识别和跟踪，如基于孪生神经网络的目标跟踪算法。
该方法具有较高的跟踪精度和鲁棒性。
四、智能监控系统中运动目标检测与跟踪的应用1. 安全监控领域：通过智能监控系统对公共场所、住宅小区等进行实时监控，及时发现异常情况，提高安全性能。
2. 交通管理领域：通过智能监控系统对交通流量、车辆行为等进行实时监测和分析，为交通管理和规划提供支持。
3. 医疗领域：在医疗领域中，智能监控系统可以用于病人监护、手术辅助等方面，提高医疗质量和效率。
视频监控中的运动目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。
其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。
在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。
而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。
首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。
常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。
帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。
光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。
背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。
其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。
常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。
粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。
相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。
在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。
首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。
例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。
其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。
例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。
此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。
然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。
首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。
例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。
其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。
例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，运动目标检测成为了计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
在实际生活中，通过视频监控系统进行运动目标检测是非常常见的需求，因此如何准确地检测出视频中的运动目标成为了一个具有挑战性的问题。
在动态背景下进行运动目标检测更加具有挑战性，因为背景的变化会对检测结果产生影响。
在这样的背景下，结合光流法和显著性检测技术可以提高运动目标检测的准确率和鲁棒性。
光流法是一种常用的用于检测视频中运动目标的方法，它通过分析连续帧之间的像素位移来推断出目标的运动轨迹。
光流法可以较准确地检测静止或缓慢移动的目标，但在动态背景下，由于背景的干扰，光流法容易产生误检测。
结合显著性检测技术可以有效提高运动目标检测的准确率。
显著性检测技术是一种用于分析图像或视频中显著目标的方法，通过计算像素的显著性值来确定图像中的显著目标。
在动态背景下，显著性检测可以帮助过滤掉背景中的干扰，从而使得光流法可以更好地检测出运动目标。
对视频帧进行显著性检测，得到每一帧图像中的显著性目标。
然后，对显著性目标进行目标跟踪，通过光流法计算目标的运动轨迹。
接着，利用背景差分的方法将运动目标和背景进行分离，得到运动目标的区域。
对运动目标的区域进行形态学处理和目标检测算法，得到最终的运动目标检测结果。
光流法和显著性相结合的动态背景下运动目标检测方法具有重要的实际意义和研究价值。
通过进一步的研究和实验，可以进一步提高该方法的准确率和鲁棒性，推动运动目标检测技术的发展。
相信在未来的研究中，这一方法将会得到更加广泛的应用和推广。
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
利用计算机视觉技术进行运动检测的步骤
利用计算机视觉技术进行运动检测的步骤随着计算机视觉技术的不断发展，运动检测成为其中重要的应用之一。
运动检测可以在视频中识别并跟踪运动的物体或人，对于安防监控、智能交通、虚拟现实和机器人等领域具有广泛的应用价值。
本文将介绍利用计算机视觉技术进行运动检测的主要步骤。
第一步：视频采集和预处理为了进行运动检测，首先需要从摄像机或其他视觉传感器中采集视频数据。
视频数据可以是实时采集的数据流，也可以是保存在文件中的离线视频。
在采集视频数据之后，对视频进行预处理是必要的。
预处理的目的是对图像进行增强、降噪和格式转换，以优化后续的图像分析过程。
常见的预处理操作包括图像平滑、灰度化、去噪和尺寸统一化等。
第二步：运动目标检测运动目标检测是运动检测的核心部分，其目标是从视频序列中准确地识别出运动的目标物体。
常用的运动目标检测方法包括基于像素差异的方法、基于光流的方法和基于背景建模的方法等。
基于像素差异的方法通过比较相邻帧之间的像素变化来检测运动目标。
基于光流的方法则利用计算物体像素位置随时间的变化来检测运动。
而基于背景建模的方法则通过建模背景图像来检测前景的变化。
在运动目标检测之后，可以对检测到的目标进行分类，识别出具体的类别。
第三步：运动目标跟踪在运动目标检测后，需要进行目标的跟踪，以便在视频序列中准确地追踪目标的位置和形状的变化。
跟踪可以基于目标的特征，比如颜色、纹理和形状等。
常用的运动目标跟踪方法包括基于相关滤波器的方法、基于卡尔曼滤波器的方法和基于粒子滤波器的方法等。
这些方法能够根据目标的运动模型和观测数据来估计目标的未来位置和状态。
第四步：运动目标分析和场景理解在运动检测和目标跟踪之后，可以对运动目标进行更深入的分析和理解。
这可以包括目标的行为分析、路径规划、姿态估计和多目标协同等。
运动目标分析和场景理解有助于进一步提取目标的语义信息，从而实现更高级的应用。
第五步：结果可视化和应用最后，运动检测的结果可以通过可视化的方式展示出来，以便用户更直观地理解和应用。
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。
《2024年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、引言随着科技的不断进步，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用。
其中，运动目标的检测与跟踪是智能监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍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、实现方法、应用场景以及面临的挑战和解决方案。
二、运动目标检测技术1. 背景介绍运动目标检测是智能监控系统中的第一步，它的主要任务是在视频序列中准确地检测出运动目标。
运动目标检测的准确性与实时性直接影响到后续的跟踪、识别、分析等任务。
2. 基本原理运动目标检测的基本原理是通过分析视频序列中的像素变化来检测运动目标。
常见的运动目标检测方法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。
其中，背景减除法是目前应用最广泛的方法之一。
3. 实现方法背景减除法通过建立背景模型，将当前帧与背景模型进行差分，得到前景掩膜，从而检测出运动目标。
实现过程中，需要选择合适的背景建模方法、更新策略以及阈值设定等。
三、运动目标跟踪技术1. 背景介绍运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对其在连续帧中的位置进行估计和预测。
运动目标跟踪对于实现智能监控系统的自动化、智能化具有重要意义。
2. 基本原理运动目标跟踪的基本原理是利用目标在连续帧中的相关性，通过一定的算法对目标进行定位和跟踪。
常见的运动目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 实现方法基于深度学习的运动目标跟踪方法是目前的研究热点。
该方法通过训练深度神经网络来学习目标的外观特征和运动规律，从而实现准确的跟踪。
实现过程中，需要选择合适的神经网络结构、训练方法和损失函数等。
四、应用场景智能监控系统中的运动目标检测与跟踪技术广泛应用于各个领域，如安防监控、交通监控、智能机器人等。
在安防监控中，该技术可以实现对可疑目标的实时监测和报警；在交通监控中，该技术可以实现对交通流量的统计和分析，提高交通管理水平；在智能机器人中，该技术可以实现机器人的自主导航和避障等功能。
《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。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
《2024年基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》范文
《基于光流法的运动目标检测与跟踪技术》篇一一、引言在计算机视觉和智能监控领域，运动目标检测与跟踪技术是研究热点之一。
其中，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术因其高效、实时和准确的特性而备受关注。
本文将详细介绍基于光流法的运动目标检测与跟踪技术的原理、方法及其应用。
二、光流法的基本原理光流是一种描述图像序列中像素点强度变化的技术。
在运动场景中，光流反映了像素点在时间维度上的运动轨迹。
基于光流法的运动目标检测与跟踪技术，主要是通过计算图像序列中像素点的光流信息，进而确定运动目标的轨迹和位置。
三、光流法的计算方法光流法计算的基本思想是假设在相邻两帧图像中，像素点的运动速度是连续的。
根据这个假设，可以计算出每个像素点的速度矢量，即光流。
常用的光流计算方法包括稀疏光流法和稠密光流法。
稀疏光流法主要关注图像中的特征点，通过匹配特征点来计算光流；而稠密光流法则计算图像中每个像素点的光流信息。
四、运动目标检测与跟踪技术基于光流法的运动目标检测与跟踪技术主要包括以下步骤：首先，通过计算图像序列中每个像素点的光流信息，得到图像的运动场；然后，根据运动场的分布和特性，检测出运动目标的位置和轨迹；最后，利用一定的跟踪算法，对运动目标进行持续跟踪和轨迹预测。
五、技术应用及优势基于光流法的运动目标检测与跟踪技术在智能监控、智能交通、人机交互等领域有着广泛的应用。
其优势在于能够实时、准确地检测和跟踪运动目标，对光照变化、遮挡等复杂场景具有较强的适应性。
此外，该技术还能为后续的目标识别、行为分析等提供可靠的数据支持。
六、技术挑战与展望尽管基于光流法的运动目标检测与跟踪技术取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
例如，在处理高动态场景、多目标交互等复杂情况时，算法的实时性和准确性有待提高。
未来，该领域的研究将围绕提高算法的鲁棒性、降低计算复杂度、融合多源信息等方面展开。
同时，随着深度学习、机器学习等技术的发展，基于光流法的运动目标检测与跟踪技术将更加智能化和自动化。
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第2章运动目标检测2.1 引言所谓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”目标一一前景目标，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，可以划分为两类一一静态背景下运动目标检测和动态背景下运动目标检测。
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头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，就给出报警信号，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。
2.2 图像的预处理当我们把观测到的图像转换成可用计算机处理的数字图像时，在整个转换程中，由于种种原因，图像的画质就会出现不尽人意的退化，会产生各种噪声，这些噪声对于图像的后续处理是的影响是非常大的，所以，在各种图像处理系统中，常常需要在处理的过程中加入图像的预处理来使图像更适合后续的处理。
2.2.1 灰度化原理及试验结果分析颜色可分为黑白和彩色。
黑白颜色是指颜色中不包含任何的彩色的成分，仅由黑色和白色组成。
在RGB颜色模型中，如果R=G=B，则颜色(R，G，B)表示一种黑白颜色，其中R=G=B的值叫做灰度值。
由彩色转化为灰度的过程称为灰度化处理。
灰度化就是使彩色的R、G、B分量相等的过程。
由于R、G、B的取值范围是0~255，所以灰度的级别只有256级，即灰度图像只能表现256种颜色。
灰度化处理的方法主要有如下三种：(1) 最大值法：使R、G、B的值等于三个值中最大的一个，即：GR=B=(3.7)=,),max(BGR最大值法会形成亮度很高的灰度图像。
(2) 平均值法：对R 、G 、B 求出平均值，即：3),,(B G R B G R === (3.8)平均值法会形成比较柔和的灰度图像。
(3) 加权平均值法：根据重要性或其他指标给R 、G 、B 赋予不同的权值，并使R 、G 、B 它们的值加权，即：))(B G R B G R W W W B W G W R W B G R ++++=== (3.9)其中，R W 、G W 、B W 分别为R 、G 、B 的权值。
R W 、G W 、B W 取不同的值，加权平均值法将形成不同的灰度图像。
由于人眼对绿色的敏感度最高，对红色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，因此使B R G W W W >>将得到比较合理的灰度图像。
实验和理论推导证明，当R W =0.30，G W =0.59，B W =0.11时，即：B G R B G R 11.059.03.0++=== (3.10)此时，R 、G 、B 的取值就是该像素的亮度值，此时，得到的灰度图像最合理。
运用加权平均法来对采集到的原始图像进行灰度化处理。
灰度化处理的结果如图3.2所示。
图3.2 灰度化处理结果图2.2.2图像的平滑滤波处理图像平滑滤波处理分为线性滤波与非线性滤波。
（1）针对线性滤波处理，主要采用均值滤波。
均值滤波是对图像进行局部均值运算，每一个像素值用其局部邻域内所有值的均值置换，即：∑∑+--+--++=K i K i m L j Lj n n m f L K j i g ),()12)(12(1),( (3.11) 其中),(n m f 为一幅N M ⨯的道路图像，均值滤波窗口为)12)(12(++L K ，窗口在两个方向上都必须为奇数，否则图像会产生偏移。
理论和实验证明，虽然线性滤波具有良好的噪声抑制能力，但是对图像的平滑会造成的图像中的细节信息损失，从而使处理后的图像产生模糊。
（2）中值滤波是一种非线性的图像滤波方法，它于1971年由J.W.Jukey 提出，并首先应用于一维信号处理技术中，后来被二维图像处理技术所采用。
中值滤波的基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值（如图3.3所示），该方法在去脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像边缘细节。
《多摄像头目标检测与跟踪方法研究》计算复杂度最低的背景建模方法是直接采集一帧图像作为背景，这一帧不包含运动目标，在以后运用背景相减来提取运动目标的操作中，这一帧图像都将作为背景。
由于在整个跟踪过程中，监控环境可能会发生很大的改变，而背景模型始终没有得到更新，因此，这种方法虽然计算很简单，但是无法适应背景的变化。
为了建立一个适应背景不断变化的模型，中值滤波的方法被广大的学者用来对背景模型进行更新。
该方法是在时间轴上对多帧图像(),I x y 进行滤波以得到背景模型(),B x y ，即：()()()()11,,.......,i t t B x y median I x y I x y +-= （2.1） 式2.1 表示中值滤波背景建模算法，其中()1,t B x y +表示背景模型，(),t I x y 表示在I 时刻摄像头所得到的视频帧。
该方法能够适应监控环境的不断变化，但是由于在滤波时，对每一帧中是否存在运动目标不加以区分，因此背景中会出现部分的目标信息，从而导致虚假目标的出现。
在中值滤波算法中，一般都采用式（2.2）来更新背景：()()()()1,,1,i t t B x y I x y B x y λλ+=+- （2.2） λ为背景模型的更新率，可以根据实际的情况来选择。
图3.3 中值滤波的基本思想中值滤波不影响阶跃函数和斜坡函数，并且可以有效消除单、双脉冲、使三角函数的顶端变平。
中值滤波在一定条件下可以克服线性滤波所带来的图像细节模糊，同时在实际运算过程中并不需要图像的统计特征，也给计算带来不少方便。
具体做法是：首先确定一个含有奇数个像素)12()12(+⨯+n n 的窗口W ，图像大小为N M ⨯（见图3.3所示），窗口内各像素按照灰度大小排队后，用其中间位置的灰度值代替原),(y x f ，得到增强后的图像),(y x g ，可以表示为：{}W l k l y k x f mediany x g ∈--=),(),,(),( (3.12) 文中选择的窗口W 大小为3×3，道路图像中值滤波处理的试验结果如图3.4所示。
从处理结果可以看出中值滤波平滑化了图像，削弱了一部分锐化的噪声。
图2.3 噪声干扰达40%的图像图2.4 中值滤波处理结果图2.3 常用方法简介目前，常用的运动目标检测方法主要有两种，分别是背景减除法和时间差分法。
1．背景减除法背景减除方法【34】是目前运动分割中最常用的一种方法，是将当前图像与背景图像(模型)比较来检测运动区域。
设t 时刻背景图像为()t f b ，当前帧图像为()t f c ，则当前图像与背景图像差分得到：()()()⎩⎨⎧>-=其他,0|,,,,|,1,,T t y x f t y x f if t y x f cb d(2.5) 其中T 为阈值，则得到的二值图像中像素值为1的区域对应目标运动区域． 背景减除法检测目标一般能提供较为完整的特征数据，但对于动态场景的变化特别敏感，如光照、影子、干扰等。
因此，背景减除法检测目标处理过程应包括背景模型建立、背景差检测、背景模型更新。
背景模型建立是对背景图像进行初始化；背景差检测即是通过当前帧和背景图像比较得到运动目标区域；背景模型更新能消除监控场景动态变化的干扰，是准确检测目标的关键，要能反映并抑制处理场景中的干扰。
一般来说，背景减除法检测目标要能满足以下要求：(1)能适应背景随时间的缓慢变化及背景物体的变化，如背景中物体移入移出等；(2)能检测出光照的突然变化，并能在尽量短的时间内适应这种变化；(3)能有效消除运动目标阴影。
．目前采用的最简单的背景模型是时间平均图像，但这种粗略的背景模型不能反映背景特点。
研究人员已致力于开发不同的背景模型，例如利用像素色彩和梯度信息相结合的自适应背景模型来解决影子和不可靠色彩线索对于分割的影响；采用自适应的混合高斯背景模型，并且在线估计更新模型，能可靠地处理光照变化、背景混乱运动等干扰的影响。
2．时间差分法时间差分方法是在连续的图像序列中，几个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化的方法，提取出图像中的运动区域，所以又叫帧间差。
最简单的时间差分即采用相邻两帧进行差分：()()1,,t t t Diff I x y I x y -=- (2.6)第K帧第K+1帧相邻两帧差后得到的运动信息图2.2 帧差法示意图例如Lipton等利用两帧差分方法从实际视频图像中检测出运动目标，进而用于目标的分类与跟踪。
简单的两帧差对噪声有一定的敏感性，而且对象运动的速度不能太快，否则由于背景被运动物体的遮挡和重现使得计算出的运动区域的掩模要大于运动物体的尺寸。
两帧间运动物体的位移越大，这种差距就越大。
对于整体运动的物体，如刚体，可根据三帧序列图像前后帧差图像灰度边缘重合的部分为运动物体在中间帧的边缘，来有效地解决运动物体前后帧的遮挡问题。
VSAM也开发了一种自适应背景减除与三帧差分相结合的混合算法，它能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
时间差分运动检测方法也可以消除缓慢光照变化等的影响，即对于动态环境具有较强的自适应性。
但它一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，而是运动幅度较大的边缘轮廓范围，因此在运动实体内部也容易产生空洞现象。
对于静止不动的情况，时间差分方法常常检测不到目标。
下图3.7，图3.8，图3.8，图3.9，图3.10，图3.11显示了用帧差法检测目标的实例。
图3.7 第42帧图3.8 第43帧图3.9 差分图像图3.10 差分图像二值化图3.11 去噪处理后的结果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。
2.4 本章小结本文主要论述了背景差分法和帧差法的运动目标检测，背景差分法能准备监测物体，但对光线很敏感，而帧差法则对光线有较强的适应性，但是对于运动速度较缓慢的物体检测效果较差。
于是要先对图像就行预处理，使图像更适合后续的处理。
在监控系统中，运动目标检测室其智能化程度的重要体现，一个能够克服外界干扰，从而清楚地检测到运动目标的算法，已经成为研究人员的共同研究目标，在外界的众多干扰者，尤其以光线的干扰为重。