基于差分法的运动目标检测设计

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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视频运动目标检测技术，它通过比较视频序列中相邻帧之间的差异来检测目标的运动。

该方法常用于视频监控、智能交通系统、视频分析等领域。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理，以及其在实际应用中的优势和局限性。

一、帧间差分法的原理帧间差分法的原理基于一个简单的假设：如果某个像素点在相邻两帧之间的亮度发生了变化，那么这个像素点所对应的物体就有可能发生了运动。

根据这个假设，可以通过计算相邻两帧之间的像素点亮度差异来确定目标的运动。

在实际应用中，帧间差分法通常使用以下公式来计算相邻两帧的像素点差异：D(x,y,t) = |I(x,y,t) - I(x,y,t-1)|D(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的差分值，I(x,y,t)表示在时间t时刻的像素点(x,y)的亮度值，t-1表示时间t之前的时刻。

通过计算相邻两帧之间的像素点差异，可以得到一副差分图像，该图像中像素点的数值表示了该点在帧间差分中的差异程度。

接着，可以对差分图像进行阈值处理，将高于阈值的像素点标记为目标像素点，从而实现目标的运动检测。

帧间差分法的运动目标检测过程包括以下几个步骤：1. 视频帧获取和预处理首先需要从视频流中获取连续的视频帧，并对每一帧进行预处理，包括灰度化、降噪、边缘检测等操作，以便后续运动目标检测的准确性和鲁棒性。

2. 帧间差分计算对相邻两帧的视频进行帧间差分计算，得到差分图像。

可以使用绝对差值、差分平均值等方式来计算差分图像。

3. 阈值处理对差分图像进行阈值处理，将高于阈值的像素点标记为目标像素点。

阈值的选择是帧间差分法中需要仔细考虑的一个关键问题，合适的阈值能够更好地区分目标和背景，提高检测准确度。

4. 目标区域提取通过连通域分析、形态学处理等方法，将标记为目标像素点的区域进行进一步的提取和分割，得到目标的位置信息。

5. 目标跟踪和输出对提取得到的目标区域进行目标跟踪和输出，可以采用卡尔曼滤波、光流算法等方法来对目标进行跟踪，最终实现目标的运动检测和输出。

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

第２８卷
第１期
天
津
理
工Ｖｏ．１２８Ｎｏ．１
２１０２年２月
ＪｏＵＲＮＡＬＮＪＮＩｏＦＴＩＩＩＶＥＲＳＴｏＦＩＹＴＥＣＨＮＯＬｏＧＹ
Ｆｂ２２ｅ．０１
文章编号：６３０５２１）１０６ —５１７ —９Ｘ（０２０－０３０
ｂｔｎｏｓｓｄｔｍｒｅｖｇｏｊｃｃｔｎｈｌｒｇｍｒｈｌｇａｐｏｅｓｇｔａｗｓｔｆｉｕｉ．Ａｂｘｉｕｅａｋｔｉｂｅｔｌａｏ．Ｔｅｆｔｉ，ｏｐｏｏｉｌｒｃｓｉｔａｔａｏｏｍｅｏｏｈｍｏｎｓｏｉｉｅｎｃｎｈｅｌｔ
ａｉｔｉｔｅｇａｓａｅｈｓｇａｗｓｉｎｆｅｓｇｎｉｇｐｏｅｓｇｏｅｍｖｎｂｅｔｒａｋｒｎｏｉｇｂｌｙｎｈｒｙｃｌｉｏｒｍ，ａｖｒｈｅｍｅｔｒｓｉｆｈｏｉｏｊｃｆｍｂｃｇｕｄｉｓｌｎｉｔｇｅｏｔｎｃｎｔｇｏｏｎｖ
（．ｃｏｌｆｏｕｅａｄＣｍｕｉｔｎｎｉｅｒｇＴａｊｅａｏａｏｆｉｌｃｏｉａｄａＳｈｏｏＣｍｐｔｎｏｍｎｃｉｓＥｇｎｅｎ，ｉｉＫｙＬｂｒｔｙｏｌＥｅｔｎｃｎｒａｏｉｎｎｒＦｍｒ
ＣｏｍｍｕｉａｉｎＤｅｉｅ；ｂＳｈｏｆｅｔｎｃＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇ，ａｎｎｃｔｖｃｓ．ｃｏｌｏｃｒｉｎｏｍａｉｎｉｅｒｎＴｉｉｏＥｌｏｏ

基于边缘差分的运动目标检测方法

ｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｓｔｈｅｆｏｒｍｅｒｆｒｏｍｔｈｅｌａｔｔｅｒ，ａｎｄｔｈｅｎａｍｅｌｉｏｒａｔｉｖｅＯｔｓｕｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆ
２０１３年１０月
计算机工程与设计
ＣＸ）ＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
０ｃｔ．２Ｏｌ３
第３．１０
基于边缘差分的运动目标检测方法
魏国剑，侯志强，李武，余旺盛
ｅｄｇｅｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｉｍａｇｅ，ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓａｃｑｕｉｒｅｄａｆｔｅｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｅｄｇｅｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔ

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，它通过比较相邻帧之间的差异来判断是否存在运动目标。

其基本原理是利用目标在连续帧之间的运动导致像素值的变化，通过对像素值差异的分析来判断是否存在目标。

1. 选择连续的帧：首先选择需要进行运动目标检测的视频序列，并选择连续的几帧作为输入。

通常情况下，选择相邻的两帧或者多帧进行比较。

2. 图像预处理：对选取的帧进行预处理，包括图像增强、降噪等操作。

常用的预处理方法包括平滑滤波、中值滤波等。

3. 帧间差分计算：对连续帧之间的像素进行差分计算，得到差分图像。

差分图像可以通过计算相邻像素的差异来获得，常用的差分计算方法包括绝对差分、平方差分等。

4. 二值化处理：将差分图像进行二值化处理，将差异像素标记为目标像素，无差异像素标记为背景像素。

常用的二值化方法包括阈值法、自适应阈值法等。

5. 目标提取：从二值化的差分图像中提取出目标区域。

可以通过连通区域分析、形态学操作等方法来实现目标提取。

6. 目标跟踪：将提取出的目标区域与原始图像进行叠加，实现目标的跟踪。

可以通过目标的位置、大小等信息来实现目标的跟踪。

帧间差分法的原理是基于连续帧之间的差异来判断是否存在目标。

当目标发生运动时，连续帧之间的像素值会发生变化，差分图像中会出现明显的差异区域。

通过对差分图像进行二值化和目标提取操作，可以得到目标的位置和形状信息。

进一步结合目标跟踪算法，可以对目标进行跟踪和分析。

帧间差分法具有简单、快速、实时性好等优点，适用于对静态相机下的运动目标进行检测。

由于光照变化、背景噪声等因素的干扰，帧间差分法也存在一定的局限性。

在实际应用中通常需要结合其他方法来进行运动目标检测。

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

ｄｆｅｅｃｔｏｏｂｅｔｄｔｃｉｎｉｒｎｅｍｅｈｄｆｒｏｊｃｅｅｔｏ．Ａｔｔｅｓｍｅｔｍｅｔｅｂｃｇｏｎｐａｉｇａｇｒｔｍｓｎｉｒｒｈｃｌｂｔｅｏｕｉｎｔｅｆｈａｉｈａｋｒｕｄｕｄｔｌｏｉｎｈｕｉｇｈｅａｃｉａｅｔｒｓｌｔｈｏ
“
ｓａ ” ｎｈａｇ — ｃｌｈｎｅｎｉｕｎｔｏｏｄｔｎ，ｎｌｍｅｒａｄｔｅｌｒｅｓａｅｃａｇｓｉｌｍｉａｉｎｃｎｉｏｓＦｉａｌｌｉｙ，ｔｅｐｐｒｐｏｏｅｉｌｌｏｉｈｔｏｖｈｒｂｅｈａｅｒｐｓｄａｓｍｐｅａｇｒｔｍＯｓｌｅｔｅｐｏｌｍ
运动目标检测就是从整幅场景图像中把感兴趣的运动目标检测出来。是后续的各种高级处理，目标它如跟踪、目标分类及行为分析的基石，也是视频监控系统
动等影响较大并且不能很好地解决 “ 拖影 ” 和背景区域
大面积变化等问题。对以上问题，针本文在对图像前期和后期进行处理的基础上对背景差分法的关键部分：
ｐｘｌｎｅｓｔｌｓｉｃｔｎａｄｔｅｓｎｌｕｓａｄｌａｅａｋｒｕｄｒｃｎｔｕｔｎａｇｒｔｍ，ＴｈｎｕｅｈａｋｒｕｄｉｅｔｎｉｃａｓｆａｉｎｈｉｇｅＧａｓｉｎｍｏｅｓｄｂｃｇｏｎｅｏｓｒｃｉｌｏｉｈｉｙｉｏｂｏｅｓｄｔｅｂｃｇｏｎ

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，它通过比较视频序列中不同帧之间的差异来检测运动目标，从而实现目标跟踪和识别。

本文将介绍帧间差分法的运动目标检测过程及原理。

帧间差分法的运动目标检测过程主要包括以下几个步骤：1. 视频帧获取：首先需要获取视频序列，可以通过摄像头、摄像机等设备来获取。

2. 帧间差分处理：将视频序列中相邻的两帧进行差分处理，得到两帧之间的差异，以检测目标的运动情况。

差分处理可以使用像素级的差异或者区域级的差异进行计算。

3. 运动目标检测：通过帧间差分处理得到的差异图像，可以进行阈值处理、边缘检测、连通域分析等操作，以提取出视频序列中的运动目标。

4. 目标跟踪与识别：最后可以对提取出的运动目标进行跟踪和识别，以实现对目标的监控与分析。

二、帧间差分法的原理帧间差分法的原理是基于视频序列中连续帧之间的差异来进行运动目标检测的。

具体来说，帧间差分法的原理包括以下几个方面：1. 差分图像计算：帧间差分法首先通过比较视频序列中相邻帧的像素值，计算出两帧之间的差异。

常见的计算方式包括绝对差分、均方差分等，可以得到表示两帧之间差异的差分图像。

1. 视频监控：帧间差分法可以用于视频监控系统中对目标的运动进行检测与跟踪，从而实现对监控区域的实时监控与预警。

2. 交通监控：在交通监控系统中，帧间差分法可以用于车辆与行人的运动检测与识别，以实现交通流量统计、违规行为检测等功能。

3. 智能驾驶：在智能驾驶系统中，帧间差分法可以用于实时检测路面上的车辆、行人等运动目标，以实现自动驾驶、避障等功能。

4. 人体姿态识别：帧间差分法可以用于对人体姿态的运动进行检测与分析，从而实现人体姿态识别、动作分析等功能。

优点：2. 对光照变化不敏感：帧间差分法在运动目标检测过程中对光照变化不敏感，能够适应不同光照条件下的目标检测需求。

3. 算法简单：帧间差分法的算法相对简单，计算量小，适用于资源有限的嵌入式系统。

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广泛应用于视频图像处理中的运动目标检测方法。

在该方法中，通过同一场景下不同帧间像素值的变化来判断是否有物体运动的情况发生。

本文将具体介绍帧间差分法运动目标检测的过程和原理。

一、图像预处理帧间差分法首先需要将视频帧进行预处理，包括去除噪声和灰度化两个步骤。

1.去噪处理。

由于采集设备和信号传输等原因，视频帧中可能会出现一些毛刺、线条等噪声。

将这些噪声去除后，可以更好地提取物体的运动信息。

去噪的方法包括高斯滤波、中值滤波等，其中高斯滤波是一种广泛应用的方法。

2.灰度化。

将视频帧转化为灰度图像，可以简化像素值的处理过程，降低计算机资源的消耗。

灰度化的方法包括平均值法、最大值法、加权平均法等。

二、运动物体检测经过预处理后，图像中会出现明暗程度发生变化的区域，这些区域即为可能存在运动物体的区域。

帧间差分法通过计算两帧图像之间的差值来检测这些运动物体。

1.差值计算。

将预处理后的两帧图像进行逐像素比较，计算出两帧图像中每个像素的灰度值差。

如果该像素灰度值差超过了设定的阈值，则判断该像素处存在运动物体。

2.二值化处理。

将差值图像进行二值化处理，将灰度值超过设定阈值的像素点设为1，其他像素点设为0。

经过二值化处理后，得到了一个二值图像，其中的白色像素标记了可能存在运动物体的位置。

3.运动物体判定。

通过对二值图像进行连通区域分析，将那些像素点数量超过一定阈值的连通区域判定为运动物体。

通过此方法，可以将可能存在的多个运动目标分离，并得到它们的位置、大小等信息。

三、总结帧间差分法是一种简单而有效的运动目标检测方法，具有实时性和可适应性等优势。

但也存在一些缺点，比如对于光照变化、背景复杂等情况的适应度较差。

因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法，并进行必要的优化和改进。

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。

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基于差分法的运动目标检测设计
张晓华，段美霞
（北水利水电学院信息工程系，南郑州４０１）华河５０１
摘要：绍了一种以差分法实现运动目标检测的设计．比了常见的运动目标检测方法和图理技术，介对像处重点对帧差
第２２年第１２４０卷３月期１
然科学版ＩＪＵＮＬＯＥＡＮＴＴ自ＦＥＧＮＥＩＧＯＲＡ河南工程学院学报（ＴＯＮ）ＥＲＮＦＨＮＮＩＳＩＵＥ

Ｖ１２．ｏ１０４Ｎ．．
Ｍａ．０１ｌｒ２
上，两者略占优势，视频开发的环境已经在向．ｅ过渡．前但Ｎｔ考虑到开发的易用性和开发环境的需求，择选了开源的Ａｏｇ．ｅ图像处理类库．ＦｒｅＮｔＡｏｇ．ｍｇｇＦｌｒ定义了三个公共接口：ｈｒＩＰａｅｉｅ和ＩＰａｅａｔｌｉｅ．６个抽象类实ＦｒＩａｉ．ｉｅｓｅｎｔＩｅ，ｎｌｃＦｈｒｉｌｃＰｒａｈｒ有ｉｆｉｎｉＦ
确与否极大地影响着运动目标能否被正确识别、跟踪和分类，在计算机视觉中占据着重要地位．目前，常用的运动目标检测方法有三种：帧差分法、背景差分法和光流法］．
前两种方法主要用于静态场景和有一定实时性要求的场合，两者都基于差分原理，都通过差分运算来获得被比较对象的差异来检测运动对象．帧差分法和背景差分法的差异主要在于进行比较的对象不同，前者是
・
６８・
河南工程学院学报（自然科学版）
ＯｅＣ的绝大部分功能都包装成了．ｅ类，ｐｎｖＮｔ结构或者枚举易用性比较好．Ｆｒ．ｅ是纯粹的．ｅ类库，ＡｏｅＮｔｇＮｔ用起来最为方便，利用该框架可以方便地实现计算机视觉、图像处理和遗传算法、神经网络的开发．在性能
是：ｐｎｖＥｕｖ与Ａｏｇ．ｅ．ＯｅＣ，ｍｇＣＦｒｅＮｔ
ＯｅＣ的大多数功能都以Ｃ风格函数形式提供，ｐｎｖ少部分功能以ｃ＋＋类提供，易用性较差．ｍｕｖ将ＥｇＣ
收稿日期：０２— ２—１２１０１作者简介：张晓华（９５一）男，１７，河南洛阳人，讲师，博士研究生，主要从事嵌入式系统的研究
３设计实现
在本设计中，进行差分运算的对象是２ｐ４ｂｐ的ＲＢ图，Ｇ这些图其实就是从各种视频流中获取的帧图像．设计以ＡｏｅＮＴ库为基础实现，Ｆｒ．Ｅｇ用到的库主要是ＡｏｅＩａｉ库，Ｆｒ．ｇｇ该库包含了基本的图像处理类；ｇｍｎ用到的主要类是Ｆｔｓ，ｉｅ类通过实例化这些类，ｌｒ可以很容易地实现视频中运动目标的检测．
现了以上接口，这些抽象基类的主要区别在于三个方面：输入图像和输出图像色彩上的区别、是否在原图上进行图像处理以及处理区域为全图还是局部．于Ｆｌｒ体算法的实现全部放在这些抽象基类的实体子关ｉｅ具ｔ
类中，利用ＡｏｇＦｒｅ的Ｆｌｒ名空间即可设计实现运动目标检测的功能．ｉｅ命ｔ
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３３１
文献标志码：Ａ
文章编号：６４— ３Ｘ（０２０ — ０７— ４１７３０２１）１０６０
随着生产生活对智能监控、人机交互和视觉导航提出的要求日益提高，计算机视觉已成为信息技术一个重要的研究方向，目标检测则是计算机视觉的基础和关键技术．而目标检测中，最活跃的研究分支是基于视频的运动目标检测，目的是从连续视频帧中检测出运动的物体，其然后提供给检测后处理程序用于实现定
位、跟踪、报警与识别等应用．
ＡｏｅＮＴＦｒ．Ｅ是一个开源ｃ框架，ｇ撑利用它提供的图像和视频框架类可以轻松地实现各种图像处理算法，
并可进一步建立特定的运动目标检测应用．
１运动目标检测方法对比
运动目标在各个领域都广泛存在，如活动的动物、行驶的运输工具或其他自然界中普遍存在的运动物体等，检测的目的是在连续视频中将变化区域从背景中分割出来．由于光照、背景的变化、摄像机的抖动、运动目的自遮挡和互遮挡等现象的存在，标给运动目标的正确检测带来了极大的挑战．检测和分割运动目的正标
当复杂，硬件的要求也非常高，以无法适用于实时处理．分法则以其在硬件需求和性能间的良好平衡对所差
获得了最广泛的应用．因此，本设计将重点介绍基于差分法的运动目标检测的实现．
２各种图像处理类库的比较及选择
图像处理技术的选择需要考虑性能和易用性的平衡．目前，比较常见的图像处理类库主要有三种，别分
对视频中的相邻帧进行差分比较ｊ后者是对当前帧和特定的背景帧进行差分比较．，光流法利用的是运动物体连续图像的像素点运动产生的瞬时速度场—— 光流场，方法可以在场景信该
息未知的情况下进行运动物体的检测，同时还可精确地进行速度计算，能够用于动态场景．差分法和光流法原理的不同造成了计算量上的巨大差异．大多数的光流算法抗噪声的性能很差，计算相
分法和开源ＡｏｅＮＴ框架进行了分析，用Ａｏｇ．ＥＦｒ．Ｅｇ利ＦｒｅＮＴ框架设计实现了运动目标的检测功能．应用表明，该设计易于使
用与扩展．
关键词：动目标检测：分法；ＦｒｅＮＴ运差Ａｏｇ．Ｅ