图像序列中运动目标检测与跟踪方法研究

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1、硕士论文图像序列中运动目标检测与跟踪方法研究2．1．1运动物体视觉原理图2．1．1．1物体的三维运动和图像平面在图像序列中，目标的运动对应这目标位置的变化。在动态景物中，组成景物的各种运动物体在不同的时刻空间位置是不同的；如图2．1，假设oxyz是空间物体P点的空间位置坐标系，它构成物体空间．OXY是图像空间，它是一个平面，也就是摄像机对物体点P进行观测获取的图像形成的位置。O与O相距F(摄像机的焦距)，oxyz与OXY位于同一平面。点尸在时亥lJtk—l物体空间的坐标为@扣1，yk-I,z扣1)，时Nt。的坐标为O‘，yk,Z‘)。它们

2、在图像空间的坐标分别为(Xk-IY扣1)和Ok，Y七)，记，△Y七=X‘一X‘～．△】，‘=】，‘一Y‘一1空间物体点P从(Xk-Iyk-I,z“)运动到@。，yk,z七)，反映在图像平面上，从(Xk-IYbl)位置移动到@七，Y七)。这是通过摄像机观测景物运动记录下来并能得到的信息。2．1．2动态图像差分图像运动意味着图像变化。运动估计中一个基本依据是图像强度的变化，可以用图像序列中相邻时间的一对图像的差来表示强度的相对变化，图像差运算定义为厶0，f。，f：)--厂0，f：)一厂0，r。)(2．1)式中厶是差分图像，P=(X，Y)。将差

3、分结果进行阈值处理，得到一个新的图像，即厂(p，tl,矿2)={致巍)j∽o'fl山地)(2．2)2图像序列中运动目标检测与跟踪方法的研究硕士论文选择适当的阈值乃，使差分图像中只保留具有显著变化的区域。式(2．1)运算只涉及对应像素强度的相减运算，因此这种运算是相当简单的，并且适合于并行实现。图像差分在某种程度上反映了景物的较高层次性质或蕴含在图像平面上的传感器运动的变化。如果景物中存在几个相互独立的运动物体和一个移动的传感器，差分图像是这些运动效应的组合。对差分图像的分析可得出如下结论：(1)图像差分可以作为对图像函数进行时间求导的一种

4、逼近。一个简单的两点有．．／、限差分是对时间区间f：一tl，的中间点处掣的一种逼近。一讲(2)差分图像具有边缘图像的性质，这是由于图像的差分算子与图像的梯度函数算子具有类似的性质．(3)在实际图像中，差分图像与静止边缘图像一样，并不是由理想封闭的轮廓区域组成，而往往是表示出不完整的变化信息。例如，当一个物体在与其图像平面强度(或纹理)类似的背景里运动时，就不能得到有用的差分图像信息。差分图像所携带的信息并不恰好是绝对的图像强度变化，它涉及到变化的类型。如下图，6图2．1．2．1两不同时刻的图像硕士论文图像序列中运动目标检测与跟踪方法研究图

5、2．1．2．2差分图像的三重描述假设图像为二值图像，在t，时刻的图像含有一个强度为．厂D的方形区域，该区域以一个恒定的水平速度v朝上运动，其背景的强度为零，因此，，’时刻的图像含有移到上边的区域。该例图像的差分(这里是直接相减)结果为：O)ga于在t：一t．时间间隔，没有覆盖强度为“O”的背景，差分结果含有强度为一．凡的区域；(2)flj于在，，一f1间隔上移的部分覆盖了强度为“0"的背景形成具有．九的区域；(3)在两幅图像同时存在物体的区域，差分运算使该区域的强度为“0”；(4)其余没有变化的背景区域依然为“0”。由此可以看出，两幅二值

6、图像相减后的强度由三种值构成，并由四个区域组成。将结果图像分割成上述这些区域，可以估计出运动的方向。从以上的分析可以看出，差图像反映了前后两帧图像强度的变化，还能简单的估计运动的方向。但是差图像也存在如下局限性：第一，前后两帧的差图像只能表示此两帧图像中运动物体的相对位置变化；第二，它也忽略了缓慢运动目标和运动着的小物体。重复使用差分方法，计算出的图像就可以反映在一定的时间间隔内的运动历程，而且图像变化的信息遍及整个差分结果图像。2．2中值滤波中值滤波的原理是把序列中一点的值，用该点邻域中各点值的中值来替代．在数字图像中是采用一个含有奇数

7、个点的滑动窗口，将窗口中心点的值用窗口内各点的72图像序列中运动目标检测与跟踪方法的研究硕士论文中值代替．其功能是使与周围像素灰度值的差比较大的像素用与周围像素值接近的像素替换，从而可以消除孤立的噪声点。设厂G，J，)表示数字图像像素点的灰度值，滤波窗口为么的中值滤波器可以定义为：GG，y)=Med(W勘{GG，少))(2．2．1)中值滤波的窗口可以取方形、圆形、十字形，如下图所示图2．2．1常用中值滤波器窗口一般来说，小于中值滤波面积的一半的亮或暗的物体基本上会被滤掉，而较大的物体则几乎会原封不动地保存下来．中值滤波的去噪效果依赖于两个

8、相关的要素：邻域的空间范围及中值计算中涉及的像素值．由以上两个要素，可得出如下结论：点状噪声的概率较小时，小模板(3x3)有良好的去噪能力；当点状噪声概率较大时，小模板中值滤波器的去噪能力下降