监控系统下的运动目标检测方法[文献综述].doc

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1、监控系统下的运动目标检测方法热感应监控系统下的运动目标检测方法的文献综述1•问题背景本课题的研究内容为热感应监控系统下的运动H标的检测方法。H前常用的运动H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。H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屮。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,系统多画面显示及破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和

2、H标跟踪。在监控系统屮,运动H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,从血清楚的检测到运动H标的算法,己经成为研究人员的共同研究H标。在外界的众多干扰屮,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,并且在不同程度丄取得了一定的成就,但仍然存在着一些局限性,尤其在光线强烈变化的情况下。下面我着重用三种方法来探测移动H标:光流法、和邻帧的减法、背景减法。着重介绍三种移动冃标检测方法的基本理论、特点及应用情况。2.国内外研究现状和主要方法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,假设视场屮存在着若

3、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u=kd-kj+kx12?3(2.1.1)[v=k2x+k{y^k^.为了估算岀k^k3和紀这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屮。(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)将块运动矢量屮所有估计误差小于(4)屮平均误差值的块标记为剔除块,从数据估计集屮剔除。(6)如果新

4、的估计数据集屮的数据与上次迭代的数据相同吋,停止循环,否则转(3)。2.1.2基于全局运动补偿的Horn-Schunck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屮每一点的全局运动矢量(匕,冬),假设由运动物体引起的局部运动矢量为(旳,儿),且初始化为0。进行补偿后,沪'=叫+%,沪=冬+儿,根据Horn-Schunck算法的迭代方程(式(2.1.2)(2.1.3))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。讥"。(2.1.3)-。+/;+仃(2.1.2)得到运动H标的运动矢

5、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屮值滤波和闭运算。最后,由光流检测和形态滤波处理得到的运动H标区域,通过连通分量分析最终确定运动H标的位置o2.1.3.该方法的特点:优点是能够有效地对静态和动态场景屮的运动H标进行检测,缺点是抗噪性能差,计算方法复杂。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,计算输入视频序列屮札I邻两帧对应像素差,得到当前帧差图基于统计的方法得到Q屮的背景区域,进而计算出用于判断背景点的阈值当前帧

6、差亮度值与几做比较生成当前帧掩膜M小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将当前帧与背景帧相减得到背景帧差Dr,背景帧差亮度值与S內做比较得到背景掩膜必和由与Mb生成运动对象掩膜M。,利用进行运动对象检测,为了消除检测噪声,提高检测精度,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]该文算法屮阈值几的确定分为两个步骤:首先,将当前相邻帧差图Q划分成若干个图像子块,根据每个子块的3阶屮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S內。为了使阈值能够根据视频内容变化及吋更新,本文采取定时(如每秒1次)更新»的方式。2

7、.2.2.1帧差图屮背景区域的确定: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NxN,差分子块包含背景子块和前景子块两种类型,背景子块屮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)计算出相邻两帧对应位置的像素亮度差〃(兀,)7),然后根据统计学原理,利用式(2)和式(3)计算出帧差图屮每个子块的三阶屮心矩;最后根据三阶屮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。(2.2.1)(2.2.3

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