基于帧间差分法的目标运动检测算法开题报告

精品文档 1欢迎下载 本科毕业设计本科毕业设计 论文论文 开题报告开题报告 题目 基于帧间差分法的目标运动检测算法题目 基于帧间差分法的目标运动检测算法 FrameFrame differencedifference methodmethod basedbased onon targettarget motionmotion detectiondetection algorithmalgorithm 课课 题题 类类 型 型 设计设计 实验研究实验研究 论文论文 学学 生生 姓姓 名 名 郭凯郭凯 学学 号 号 31007011353100701135 专专 业业 班班 级 级 计算机计算机 101101 学学 院 院 计算机科学与技术计算机科学与技术 指指 导导 教教 师 师 卢桂馥卢桂馥 开开 题题 时时 间 间 201201年年 月月 日日 精品文档 2欢迎下载 开开题题报报告告内内容容与与要要求求 一 本课题的研究意义 研究现状和发展趋势 文献 综述 1 1 研究意义 在人们感知到的环境信息中 视觉信息占了很大的比重 其中动态 视觉信息更是其主要组成部分 感知环境中的这些动态视觉信息己成为 计算机视觉的一个重要的研究方向 在现实生活中 大量有意义的视觉 信息都包含于运动之中 尽管人类视觉既能看见运动又能看见静止的物 体 但是在许多场合 比如航空和军用飞机的制导 交通流量的监测 重要场所的保安以及汽车的自动驾驶和辅助驾驶等等 人们往往对运动 的物体更感兴趣 运动目标检测与跟踪是近些年来图像处理和计算机视觉领域的一个 非常活跃的分支 是动态图像分析的基础 目标的运动图像序列提供了 比目标静止时更多的有用信息 使得我们可以利用运动目标检测与跟踪 技术获得比静止图像更有实用价值的信息 运动目标检测和运动目标跟踪两方面具有非常紧密的关系 做为运 动目标跟踪的基础 运动目标检测是实时的在被监视的场景中检测运动 目标 并将其提取出来 而运动目标跟踪是做为衔接运动目标检测和上 层的目标行为分析和理解的一个重要环节 所谓运动目标跟踪 就是在 运动目标检测的基础上 利用目标有效特征 使用适当的匹配算法 在 序列图像中寻找与目标模板最相似的图像的位置 简单的说就是给目标 定位 在实际应用中 运动目标跟踪不仅可以提供目标的运动轨迹和准 确定位目标 为下一步的目标行为分析与理解提供了可靠的数据来源 而且也可以为运动目标检测提供帮助 综上 对运动目标检测与跟踪有关算法的研究具有重大的理论价值 和现实意义 1 2 研究现状和发展趋势 1 2 1 研究现状 近些年来 世界各地的学者们针对视频图像中的运动目标检测与跟踪 问题做了大量而深入的研究 提出了许多行之有效的方法 也取得了一 定的进展 但到目前为止 还没有出现能够适用于各种场合 各种情况 的通用算法 现今的各种算法在稳健性 准确性 可靠性等方面还有着 这样 那样的不足 困难主要在于视频中存在着各种干扰因素 这些因 素包括 运动目标的位移或者自身的形变 成像传感器本身的固有噪声 照明情况的变化 背景中的杂波 运动目标的自遮挡或者互遮挡等 这 些问题有待我们进一步研究 1 2 2 发展趋势 精品文档 3欢迎下载 运动目标检测在平安城市 智能交通 人机交互 战场侦察等领域有 着越来越广泛的应用 具有重要的研究意义 运动目标检测技术一般分 为三大类 1 光流法 虽善于在运动场景中进行运动目标检测 但大多数光流 方法计算复杂 只能得到稀疏的光流场 不适于实时处理 2 背景差分法 一般能够提供较安全的特征数据 不受运动目标速 度的限制 能够较完整地提取出运动目标 但检测性能与提取的背景图 像的好坏息息相关 且对光照和外部条件造成的场景变化过于敏感 在 非受控环境下需要加入背景图像更新机制 且不适用于背景灰度变化很 大的情况 3 帧间差分法 虽然对环境有很好的适应性 差分图像受光线变化 影响小 检测有效而稳定 但它只能检测相对运动的目标 检测出的目 标位置不精确 不能提取出较完整的运动目标 并且在较大程度上依赖 差分帧的选择时机和目 标的运动速度 二 主要设计 研究 内容和拟解决的关键问题 研研究究内内容容 1 在 windows 操作系统平台上 以vc 6 0 为集成开 发环境 基于Directshow 框架对视频图像进行处理 2 对有关运动目标检测与跟踪的常用算法进行了研究并编程实现 3 提出了一种将差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法 通过分 析差分法和背景减法各自的优缺点 采用三帧差分和背景减法相结合的 检测方法 取得了较好的效果 4 在运动目标检测基础上 提出一种在简单背景下基于自适应窗口调整 的跟踪门将检测到的目标 框住 最大限度的减少了噪声对跟踪精 度的干扰 使得跟踪精度大大提高 拟拟解解决决的的关关键键问问题题 运动目标检测由于所处的实际处理环境不同 将 会受到来自不同因素的影响 它们会不同程度地影响运动目标检测的准 确性和稳定性 系统对不同环境的适应性也存在很大的挑战 这些影响 系统性能的因素包括 1 光线高密度的变化 由于现场光线高密度的变化将使得背景图像 也随之发生变化 从而很难将这些变化与图像中由于前景目标盼引入导 致的变化加以区分 2 阴影和物体间的重叠遮盖 运动的前景目标的阴影部分可能会 造成背景中局部画面亮度变化 另外运动的目标之间 以及运动的目标 与背景之间的重叠遮盖 都可能会改变检测出来的运动目标的形状 和其他特征 3 前景目标与背景中物体相似 当运动的前景目标与背景中景物在 颜色和形状等外观特征相似时 将增大从背景中分辨出前景目标的难度 精品文档 4欢迎下载 4 非静态背景 当背景并不是静态时 比如天空中运动的云块 公 路边的建筑 树 这些运动的背景有可能被当成前景目标进行处理 这 样将增加运动目标的检测难度 5 运动目标的高速运动 前景目标的高速运动可能会导致许多不同 的目标频繁在背景中出入 从而难以分辨哪些是真正的背景 哪些是前 景目标 从而给运动目标检测增加难度 三 研究方案及工作计划 含工作重点与难点及 拟采用的途径 3 1研究方案 3 1 1算法思想 该算法包括四大部分 a 提取背景图像 建立背景模型 b 帧间差分得到变化区域 c 变化区域与背景图像差分获取初始运动目标 d 对初始运动目标进行滤波和形态学处理消除目 标碎块提取出完整目标 如图3 1 1所示 a 背景提取 目前的视频序列图像大都是RGB 彩色图像 由于这种彩色图像有 精品文档 5欢迎下载 三个色彩分量 进行背景提取时计算比较复杂 本文算法将获得的RGB 彩色图像序列灰度化得到对应的灰度图像序列 再统计灰度图像序列每 个像素点处以最高频率出现的灰度值 并将这个最大频率灰度值作为当 前背景中对应像素点的灰度值 获得背景图像 b 目标提取 对视频序列中相邻两帧图像进行帧间差分得到运动区域图像 运动区 域图形与背景图像进行差分提取出运动目标图像 运动目标图像与阈值 比较得到二值化图像 c 阈值 Th 的取法 如果阈值 Th 选择过高 会将运动目标区域严重碎化 如果选择得过低 会引入大量的噪声 因此 提出一个运用当前图像灰度值来确定动态阈 值的方法 1 求出图像中的最小和最大灰度值 取其平均值为初始 阈值 记为 T 2 根据初始阈值将图像分割成目标和背景两部分 求出 两部分的平均灰度值 1 2 和两部分的灰度概率 d 噪声去除和形态学处理 由于阈值分割后的二值化图像中会存在噪声点和一些目标孔洞 故先 对输出的二值化图像进行中值滤波消除噪声 再运用数学形态学运算来 合并领域及消除目标孔洞 进而提取出完整的运动目标 数学形态学有四个基本运算 膨胀 腐蚀 开启和闭合 一般地 设 A 为图像集合 B 为结构元素 数学形态学运算是用B对 A 进 行操作 先对图像进行腐蚀再膨胀称为开启 3 2工作计划 日期教学周工作安排 2 25 3 25 1 4 毕业实习 撰写实习报告 3 20 3 28 4 通过各种途径查阅借鉴相关成功案例资料 了解和掌握自己所做的模块 撰写开题报告 3 25 3 31 5 加强对 Opecv和 C语言知识学习 4 1 4 14 6 7 对各个功能模块深入分析 确定内部逻辑 实现方法并封装相应的方法 降低耦合性 4 15 5 26 8 13 毕业设计方案实施中期阶段 把所学和所做 的实验汇集在一起 在掌握好所做模块的同 时初步实现设计总合 精品文档 6欢迎下载 5 27 6 17 14 16 查缺补漏 毕业设计实验的拓展和完善 把 图像预处理 目标检测和目标跟踪整合在一 起 6 18 7 1 17 18 撰写毕业设计论文 制作PPT 准备答辩 四 阅读的主要参考文献 不少于10 篇 期刊类 文献不少于 7 篇 应有一定数量的外文文献 至 少附一篇引用的外文文献 3 个页面以上 及其 译文 1 刘鑫 刘辉 强振平 混合高斯模型和帧间差分相融合的自 适应背景模型 J 中国图象图形学报 2008 13 4 729 734 2 王静 保文星 一种基于差分算法的视频运动目标检测技术 J 计算机应用与软件 2009 26 12 26 12 3 CHENG Fang hsuan CHEN Yu liang Real time multiple objectstracking and identification based on discrete wavlet transform J Pattern Recognition 2006 39 6 1126 1139 4 ZHANG Rui ZHANG Si zhu YU Song yu Moving objects detectionmethod based on brightness distortion and chromaticity distortion J IEEE Trans on Consumer Electronics 2007 53 3 1177 1185 5 谢凤英 VC 数字图像处理 M 北京 电子工业出 版 2008 6 代科学 李国辉 涂丹 监控视频运动目标检测减背景技术 的研究现状和展望 J 中国图象图形学报 2006 11 7 919 917 7 ZHANG Hai qing LI Hou qiang Target tracking based on MonteCarlo method J China Journal of Image and Graphics 2008 13 5 937 938 8 CASTLEMAN K R 数字图像处理 M 朱志刚 林学闫 石定机 等译 北京 电子工业出版社 2002 181 190 9 HAN B COMANICIU D ZHU Ying et al Sequential kernel densityapproximation and its application to real time visual tracking J IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2008 30 7 1186 1197 10 杨学超 刘文萍 视频图像序列中的运动目标检测技术 J 计算机应用与软件 2008 25 1 215 21 精品文档 7欢迎下载 五 指导教师意见 签名 指导教师意见 该生接收课题之后 能积极准备 通过查阅相关资料 基本明确