摘 要：对视频中的运动目标进行跟踪、识别、检测，并对目标行为进行研究、分析，这就是基于视觉运动目标分析。检测与跟踪运动目标是理解与分析目标行为的前提。文章以计算机视觉为基础，分析了其检测与跟踪运动目标等理由，该研究对于检测和跟踪视觉运动目标的算法分析作用重大。
关键词：动态场景；自适应预测；多特征融合；计算机视觉；运动目标
接受信息的关键手段之一就是视觉系统，随着科学技术水平的不断发展，以及计算机和信号处理理论的诞生，让机器拥有人类视觉功能已经不再是梦。对所采集视频中的运动目标进行跟踪、检测，并对其目标行为进行分析，就是运动目标分析的内容，运动目标分析是计算机视觉领域关键内容之一，其属于图像理解与图像分析的范畴。而在运动目标分析系统中，跟踪与检测运动目标则为中级和低级处理部分，是分析与理解行为的高等层分析模块的基础。检测与跟踪运动目标技术主要包括了：机器人视觉导航、军事领域、运动图像编码、交通管制、视觉监视等。
1目标检测算法
连续图像序列由视频中提取出，由前景区域与背景区域共同组成了整个画面。前景区域包含了如运动的人体、车辆等动态要素，它是指人们较为感兴趣的区域。而背景区域主要包含例如树木、建筑物等静态要素，它的像素值仅发生微弱变化或者不产生变化。在连续图像序列中，采用一系列算法分隔开背景区域和前景区域，将运动目标信息有效提取，则为运动目标检测。以静态场景为基础的运动目标检测算法包括了光流法、背景差分法、帧间查分法等，文章主要针对背景差分法进行介绍。
背景差分法通常适用于静态场景，其是将背景图像与当前帧图像进行差分，运动目标依靠阀值化进行检测，因为该算法仅能够在背景变化缓慢或者不发生变化的情况下应用，因此就有着一定的局限性。假设当前帧图像为fk（x，y），背景图像B（x，y）可通过一定的策略得出，而这时背景差分图像则为：
（1）
而假设二值化阀值为Th，二值化图像B（x，y）则为：
（2）
运动目标检测结果可通过数学形态学处理获得。
2 背景模型的实时更新
要更新背景图像可采用一阶KALMAN滤波来实现，为了克服气候变化、光照变化等外部环境变化对运动检测产生的影响，采用一阶KALMAN滤波更新背景图像公式如下：
Bk+1（p）=Bk（p）+g（Ik（p）-Bk（p）） （3）
而增益因子则为：g=？琢1（1-Mk（p））+？琢2Mk（p） （4）
公式中？琢1和？琢2是权值系数；M是第k时刻二值化后目标图像中p像素的值；B为背景图像；I为当前帧图像。要想将运动目标从背景序列图像中有效分割出来，就必须要达到？琢2足够小的条件，且？琢1应等于或者大于10？琢2，若？琢1值过大，就会将算法自身的去噪特性丧失，在序列背景图像中也会存储越来越多的运动变化。
3 更新车辆目标模型
核与活动轮廓算法具有效率高、技术复杂度低等特点，它以非参数核概率密度估计理论为基础，在视频运动目标跟踪中广泛应用。彩像序列通过摄像机获取，人脸目标模型可以采用RGB颜色空间来进行描述。在跟踪车辆的过程中，噪声、遮挡、光照等干扰或多或少存在，因干扰因素的存在，车辆像素特征也会发生相应的微弱变化。若不对目标模型进行更新，会对跟踪精度产生影响，所以，采用的矩形模板会包括一定背景。而在实施跟踪的过程中，要对车辆目标模型进行更换。如果其过程物遮挡，当BHATTACHARYYA系数满足？籽>Tudm条件时，更新车辆目标模型，更新模型为：
（5）
公式中Tudm是模板更新阀值；qk-1是更新之前的车辆目标模型。通过视频跟踪，在近场景和远场景拍基于计算机视觉的运动目标由提供海量免费论文范文的www.808so.com,希望对您的论文写作有帮助.摄到的视频中，多尺度图像空间由各个帧图像构成。例如：将将书本作为跟踪对象，由远及近从书本的正上方拍摄六十帧图像，为了能使矩形框正好能够包含书本，对每帧图像张书本手工划定矩形框，并对框内图像的信息量进行统计。最后，随书本尺度的变化，给出图像信息量变化曲线。
4 计算机视觉原理
计算机视觉是一门研究怎样使机器进行观察的科学，更切确地说，就是指利用电脑和摄影机代眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为传送给仪器检测或更适合人眼观察的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术作为一个科学学科，尝试创建能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个决定的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中感知的科学。
计算机视觉就是由计算机来代替大脑完成处理和解释，用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段。使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力就是计算机视觉的最终研究目标，而需要经过长期的努力才能达到这个目标。所以，在实现最终目标以前，通过努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依靠反馈的某种程度的智能和视觉敏感完成一定的任务。例如：计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，但要实现自主导航的系统，却还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境。所以，人们通过不懈的努力，研究在高速公路上具有道路跟踪能力，有效避开与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。人类视觉系统是有史以来，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代脑的作用。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理，但并不等于计算机必须按人类视觉的策略完成视觉信息的处理。可以说，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供指导和启发，所以，用计算机信息处理的策略研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，与此同时也是一个十分重要和让人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。计算机视觉领域的不完善性与多样性为其突出特点。
5 结束语
对视频中的运动目标进行跟踪、识别、检测，并对目标行为进行研究、分析，这就是基于视觉运动目标分析。以计算机视觉为基础，分析运动目标，包括了目标行为的理解与分析、目标跟踪、运动目标检测、预处理图像等，它是计算机视觉领域重要内容之一。理解与分析运动目标的行为，既是计算机视觉的根本目的之一，也是检测与跟踪运动目标的最终目标。从理论层考虑，理解与分析运动目标的行为可以分为人工智能理论研究与模式识别。简要阐述基于计算机视觉的运动目标分析，而所面对的是对运动目标行为的理解。
参考文献
[1]杨可，刘明军，毛欣，夏维建，刘伟，周旋，吴炜，周凯.基于计算机视觉的电缆终端表面温升分析系统[J].电视技术，2013（7）.
[2]叶闯，沈益青，李豪，曹思汗，王柏祥.基于人类视觉特性（HVS）的离散小波变换（DWT）数字水印算法[J].浙江大学学报：理学版，2013（2）.
[3]何青海，马本学，瞿端阳，李宏伟，王宝.基于机器视觉棉叶螨自动监测与分级策略研究[J].农机化研究，2013（4）.
[4]贾挺猛，苟一，鲍官军，董茂，杨庆华.基于机器视觉的葡萄树枝骨架提取算法研究[J].机电工程，2013（4）.
[5]金英连，王斌锐，徐 .机器人视觉Kalman和FIR滤波稳像算法设计与比较[J].图学学报，2013（2）.
[6]张宇洋，刘满华，韩韬.基于MeanShift图像分割和支持向量机判决的候梯人数视觉检测系统[J].光学精密工程，2013（4）.
试论基于计算机视觉运动目标
更新时间：2024-04-08
作者：用户投稿
本站原创
本站原创
点赞:5923 浏览:20985