监控系统设计下运动目标检测方法开题报告]

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1、-.---本课题国内外状况，说明选题依据和意义本课题的研究内容为热感应监控系统下的运动目标的检测方法。目前常用的运动目标检测方法有：帧差法、背景减法、光流法及运动能量法。随着科技的发展、社会的进步、人民生活水平的提高，团体和个人的安防意识都在不断增强，视频监控系统也就得到了越来越广泛的应用。目前，它已经广泛地应用于银行、博物馆、交通道路、商业、军事、公安、电力、厂矿、智能小区等系统和领域的安全监控、自动监控和远程监控中。监控系统的功能也从原来简单的对视频信号进行人工监视，系统多画面显示及硬盘录象类的简单功能，发展到利用计算机实现智能的运动检测

2、和目标跟踪。在监控系统中，运动目标的检测是其智能化程度的重要体现。一个能够克服外界干扰，从而清楚的检测到运动目标的算法，己经成为研究人员的共同研究目标。在外界的众多干扰中，尤其以光线的干扰为重。在对于、光线干扰的克服方面，大家进行了大量的研究，并且在不同程度上取得了一定的成就，但仍然存在着一些局限性，尤其在光线强烈变化的情况下。一、研究的基本内容，你解决的主要问题2.1光流法2.1.1全局运动模型及参数估计[1]为了满足视频监控和视频跟踪等应用需求，假设视场中存在着若干个运动物体。因此，选择四参数运动仿射模型描述全剧运动，即（1）为了估算出和

3、这4个参数，选择用块匹配法计算获取全剧运动矢量观测值。整个参数估计算法步骤如下：（1）将每一帧图像划分成16*16的块，使用块匹配计算每一个块的运动矢量。（2）将所有块的运动矢量归入数据估计集中。（3）使用最小二乘法估计运动仿射模型的参数，使均方误差最小。（4）使用运动仿射模型计算出运动矢量，并与块运动矢量计算二者的平均误差值。（5）将块运动矢量中所有估计误差小于（4）中平均误差值的块标记为剔除块，从数据估计集中剔除。（6）如果新的估计数据集中的数据与上次迭代的数据相同时，停止循环，否则转（3）。2.1.2基于全局运动补偿的Horn-Schu

4、nck算法[1]先通过对全局运动进行补偿，然后采用Horn-Schunck算法进行迭代，计算出局部运动区域的矢量场。由全局运动模型可计算得到图像中每一点的全局运动矢量，假设由运动物体引起的局部运动矢量为，且初始化为0。进行补偿后，，根据.---Horn-Schunck算法的迭代方程（式（2）（3））进行迭代计算，能够较准确地计算出局部运动区域的矢量场。，（2）。（3）得到运动目标的运动矢量场后，可以对矢量场图像进行分割以获得运动区域。首先由矢量场图像的均值确定阈值。然后对图像进行快速的阈值分割，得到初始的分割图像并对其进行中值滤波和闭运算。最

5、后，由光流检测和形态滤波处理得到的运动目标区域，通过连通分量分析最终确定运动目标的位置。2.2相邻帧的减法2.2.1利用相邻帧和背景的运动对象检测算法思想[10]首先，根据时间差分法的思想，计算输入视频序列中相邻两帧对应像素差，得到当前帧差图，基于统计的方法得到中的背景区域，进而计算出用于判断背景点的阈值，当前帧差亮度值与做比较生成当前帧掩膜；其次利用背景减法的思想，通过累积帧差掩膜信息得到背景帧序列B，将当前帧与背景帧相减得到背景帧差，背景帧差亮度值与做比较得到背景掩膜；由与生成运动对象掩膜，利用进行运动对象检测，为了消除检测噪声，提高检测

6、精度，使用形态学的腐蚀、扩张处理方法。2.2.2确定判断背景点的阈值[10]该文算法中阈值的确定分为两个步骤：首先，将当前相邻帧差图划分成若干个图像子块，根据每个子块的3阶中心矩大小确定出背景区域；然后根据背景区域符合高斯分布的特性来确定阈值。为了使阈值能够根据视频内容变化及时更新，本文采取定时(如每秒1次)更新的方式。2.2.2.1帧差图中背景区域的确定将相邻帧差图从左到右，从上到下按空间顺序，分成若干个图像子块，每个子块大小为，差分子块包含背景子块和前景子块两种类型，背景子块中的随机噪声点符合高斯分布；在确定背景块时，本文首先用式(1)计

7、算出相邻两帧对应位置的像素亮度差，然后根据统计学原理，利用式(2)和式(3)计算出帧差图中每个子块的三阶中心矩；最后根据三阶中心矩的取值确定每个子块是否具有高斯分布，并利用式(4)判定该块是否为背景块。（1）式（1）中、为当前帧及前一帧在位置处的像素亮度值。（2）.---（3）式（2）中为每个大小的自快内像素亮度差的平均值，式（3）求取每个子块帧差值的阶中心矩。在求取三阶中心矩时，将差分图像划分成或大小的方块。通过对大量序列的统计实验结果得到，背景块的取值范围为，小于1；而前景块的取值范围为，两者的三阶中心矩的数值相差数十倍。式（4）中BGI

8、为背景块标识，当1时表明对应的块符合高斯分布，判断为背景块，将BGI置为0，否则判断为前景块，将BGI置为1。2.2.2.2背景区域内计算阈值背景区域内的帧差值d符