基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪

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1、[1]许洲.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[D].广东，华南农业大学，2005，1前言1.1本课题的研究背景和意义计算机视觉的研究目的是使用计算机代替人对景物环境进行感知、解释和理解。随着科学技术的发展，计算机视觉的应用范围日益扩大，对人类生产生活的影响日益深刻(Cipollaetal.，1998)。近年来，计算机视觉的研究重点逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上来。动态图像序列由一系列图像组成，它们具有给定或假定的相对次序，并给出相邻两帧图像获取的时间间隔关系。与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。对于某一场景下拍摄到的图像序列，相邻两帧图

2、像至少有一部分的像素的灰度值发生了变化，造成像素灰度值变化的原因有(李智勇等，1999):(1)景物本身发生了变化，目标发生了变形或运动:(2)摄像机与景物发生了相对位移；(3)在自然环境中，物体光亮受外界光照变化而变化。因而图像序列各帧之间有着一定的时域和空域上的相关关系，这就使得我们可以利用图像序列检测出单帧图像中很难检测出的目标，更好的认识和分析目标的运动过程口。在过去的十多年中，基于动态图像序列的目标检测和跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，同时也是行为识别和分析的前提，吸引了越来越多研究者的兴趣。运动目标检测就是对包含运动信息的图像序列运用数字信号处理技术进行

3、适当的处理，从而去除静止的背景，检测出运动的目标及其携带的运动信息，并对这些运动信息进行整合，得到关键参数。视觉跟踪等价于在连续的图像帧间建立基于位置、速度、形状、纹理、色彩等有关特征的对应匹配问题(马颂德等，1998)。如果把所有的图像帧重叠起来，即在图像坐标系下把第一幅的特征和后续图像中图像特征对应起来，就可以得到物体运动的轨迹。从信息理论的角度，视觉跟踪又可以理解为在给定序列图像中目标的初始状态和各时刻的测量值的条件下，估计每一帧图像中运动目标的状态向量。运动目标的检测和跟踪在科学和工程中有重要的研究价值，在智能监控、智能机器人、人机交互、虚拟现实、人体运动分析、医学

4、诊断、视频压缩等许多领域有广泛的应用前景。1)智能监控智能监控系统的需求主要来自那些对安全要求敏感的场合，如银行、商店、停车场、交通路面等。我们期望监控系统能够每天连续24小时的实时监视，并自动分析摄像机捕捉的图像数据，当盗窃发生或发现到具有异常行为的可疑的人时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，而目前监控系统没有达到这个效果。在智能交通监控系统中，期望系统能够在不需要人的干预、或者很少干预的情况下，通过对摄像机拍录的视频序列进行分析来实现车辆的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断车辆的行为，从而对交通进行智能的管理(Kastrinakietal.

5、，2003)。另外，视觉跟踪在自动售货机、ATM、交通管理、公共场所行人的拥挤状态分析及商店中消费者流量统计等监控方面也有着相应的应用(Collinsetal.，2000)02)智能机器人视觉传感器是智能机器人的一种十分重要的信息源。为了实现自主运动，智能机器人需要能够跟踪和识别环境中的物体。其中一个广泛研究的课题是自动驾驶的车辆，它能够识别和跟踪道路的特征和其他路面情况。在机器手的应用中，安装在机器手上的运动的摄像机从不同视角拍摄目标图像，利用跟踪技术可以计算运动轨迹，选择最佳的抓取方式(Davsionetal.，2001)0基于视觉跟踪的机器人能够进行农作物的自动收获和

6、自动灌溉。3)人机交互人机交互意味着机器具有行为理解的功能，实现这一目标的可能的方式之一是机器具有识别与理解人的姿势、动作、手势的能力，其技术关键是可靠准确的跟踪技术。在人机交互领域内最为成功的发明是西门子公司开发的虚拟触摸屏(SiemensVirtualTouchscreen，SIVIT)。该系统包括投影仪、红外发射器、摄像机和手部跟踪识别模块。SNIT将监视器的内容投影到演讲白板或桌面上，其操作通过将索引手指置于光束中并指向目标来实现。SNIT在摄像机记录的序列图像中连续地跟踪手的轮廓，将索引手指的运动理解为鼠标的移动，手指短暂停顿理解为按动鼠标(Maggionieta

7、t.，1999)。利用计算机视觉实现手势跟踪和手势识别有利于在高噪声环境下(如机场、工厂)的信息传递和工作，如剑桥大学工程系信息工程实验室开发的基于指向手势的人机接口(Cupolaetal.，1996)。摄像机在约1.6米远的距离上拍摄机械手、工作空间及操作者的指向手势。系统在立体摄像机拍摄的两个序列图像中分别实时地跟踪指向手势，通过摄影变换来确定它指向的目标，然后指示机械手抓取该物体。另外，利用视觉的唇语跟踪对于提高语音识别的鲁棒性起着重要的作用。4)虚拟现实虚拟现实是跟踪的又一重要应用领域，和互联网紧密相连。基