视频图像的运动分析

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1、摘要视频图像中的运动分析是诸多学术领域，包括计算机科学，计算机视觉，人工智能，广泛关注的一个课题。它将数字图像处理领域中对静态图像的分析扩展到动态图像中，从而从动态图像中获得一些关于运动物体以及运动本身的特征，包括运动是否存在，运动方式以及运动物体的识别。这些研究成果可以广泛应用到军事，安保，数据压缩等方面，具有广泛的应用前景。一个完整的运动分析过程包含运动提取，运动目标识别，运动跟踪，运动分析这四个阶段。这四个阶段可以被看成“黑盒子”，或者说是“过滤器”，是将数据从一种形式转化到另一种形式的过程。根据应用场合的不同，这四个阶段并不是一定全部都要存在，它们的存在

2、决定于应用的场合，但是一般情况下运动提取和运动跟踪这两个阶段是必要的，所以本文研究的重点就集中在运动提取和运动跟踪两个阶段。运动提取是将运动物体从连续的视频图像中提取出来的过程。这一阶段是后续所有处理的基础，具有重要的意义，但是由于现实世界的复杂性，使得这一阶段变的相当复杂，现阶段的运动提取算法都是建立在一定程度的限制和假设的基础上，很难找到一个适用于所有应用场合的运动提取算法。本文在充分分析了现阶段比较常见的三种运动提取算法(背景差分法，帧间差分法，光流法)的基础上，综合他们的优缺点以及本文所适用的场合，采用背景差分法进行运动提取，并通过使用高斯模型为背景图像

3、建模来提高背景模型得准确度，在对视频图像处理得过程中，使用自适应得背景模型更新算法对背景模型进行修正，经过修正后的背景模型能够及时反映出背景的动态变化。在运动跟踪处理之前，本文对运动提取的结果进行了一次预处理：将运动提取阶段错误检测到的目标剔除掉，同时对运动目标进行细化处理，包括轮廓平滑，填充空洞等，这样做的目的一方面为了减小后续处理的计算量，同时也提高了后续处理，特别是运动跟踪的准确度。在运动跟踪阶段，本文引入了一个比较新的非参数化跟踪算法CamShift算法。CmShift算法根据运动目标的色彩信息对运动目标可以进行实时跟踪，具有鲁棒性强和实时性强等优点。为

4、了验证和观察以上的方法，本文在Windows平台下设计了一个小型的视频运动分析系统，实现了以下几个功能：(1)实时视频采集和显示；(2)实时运动物体的自动检测：(3)实时运动目标的跟踪。在本文的最后阶段，使用此视频运动分析系统进行了大量的实验，并全面分析了实验现象和数据。通过对这些现象和数据的分析我们得出结论：本文设计的视频图像运动分析系统具有良好的实时性，能够正确的进行运动物体的实时自动检测和跟踪，并表现出一定的鲁棒性。如何能够提高系统的鲁棒性就成了在以后研究工作的重点。关键词：视频，运动分析，背景差分，CamShift，0penCVABSTRACTMotio

5、nanalysisinvideoimagesisahottopicamongmanysciencedomainincludingComputerScience，ComputerVisionandArtificialIntelligence．Byextendingtheanalysisfromsingle，staticimagetomovingimages，motionanalysiscanobtainmoreusefulinformationthanstaticimage，likethefeatureofthemotionandthemovingobjectsr

6、ecognition．Motionanalysishasawiderangeofapplicationperspective,includingmilitary,security,andvideodatacompression．Thewholeprocedureofmotionanalysisincludesfoursteps：motionextraction，obj=trecognition，motiontrackingandmotionanalysis．ThefourstepsCallberegarded雒“blackbox’’or“filter",whic

7、htransformsthedatafromalow-levelformtoahigh-levclIhumanreadableform．Notallofthefourstepsneedbeavailableinallkindsofapplication；it’Suptothecontexttheapplicationapplies．Thisthesisfocusesonthemotionextractionandmotiontracking．Themotionexlractionistheprocedureextractingmovingobjectfi-oms

8、equentialima