基于背景差分法的机动目标检测

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1、Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY毕业论文题 目 基于于背景差差分法的的机动目目标检测测 学生姓姓名 梅梅金涛 学 号号 0922501124 专业班级 通信工工程（11）班 指导教师 李立立 学 院院 计算机机与通信信学院 答辩日期 20013年年6月117日 基于背景差差分法的的机动目目标检测测Maneuuverringg taargeet ddeteectiion bassed on bacckgrrounnd ddiff

2、fereencee meethood论文作者：梅金涛涛拼 音：MMei Jinntaoo学 号：00925501224摘 要在道路交通通管理中中，采用用摄像头头拍摄的的道路视视频，再再用计算算机软件件处理的的方法，则则可以极极大的增增加方便便性和灵灵活性。本本文运动动目标检检测研究究如何让让计算机机从视频频图像序序列中获获得物体体运动数数据。运动目标检检测分为为视频读读取、灰灰度处理理、视频频图像化化、运动动位置提提取这几几个步骤骤。论文文的提取取背景是是通过算算数平均均法实现现的。与与此同时时，在运运动点团团位置提提取步骤骤中，采采用了背背景减法法直接将将目标提提取出来来。本文还通过过实验分

3、分析比较较了图像像预处理理给实验验带来的的正面效效果。实实验结果果再次证证明了平平均法和和差分法法在图像像处理领领域的方方便性和和灵活性性。关键词：读读取视频频;视频频图像化化;背景景提取;目标提提取。AbstrracttRoad traaffiic mmanaagemmentt syysteem oofteen uusess caamerra tto ccaptturee thhe rroaddwayy wiith commputter sofftwaare proocesssinng mmethhod in ordder to inccreaase proocesssinng cconvv

4、eniiencce aand fleexibbiliity. Thhe ttopiic oof tthiss paaperr iss thhe ddeteectiion of movvingg taargeet, andd thhis alsso mmeanns hhow to gett thhe wwholle ttargget froom tthe imaage seqquennce. Movvingg taargeet ddeteectiion is divvideed iintoo seeverral steeps，ssuchh ass viideoo reead, grrayssca

5、lle pproccesssingg, vvideeo vvisuualiizattionn, ssporrts loccatiion exttracctinng. In thiis ppapeer, bacckgrrounnd iis eextrractted by ariithmmetiic mmeann meethood. Att thhe ssamee tiime, thhe ppapeer iin tthe movvingg poointt poosittionn exxtraactiion steep, useed tthe bacckgrrounnd ssubttracctioo

6、n tto ppickk upp thhe ttargget dirrecttly. This artticlle aalsoo annalyysiss thhe iimagge pprepproccesssingg exxperrimeent to briing thee poosittivee efffecct bby eexpeerimmentt. TThe expperiimenntall reesullts proove thaat tthe aveeragge mmethhod andd diiffeerennce metthodd aggainn inn coonveenieen

7、cee annd fflexxibiilitty iin tthe fieeld of imaage proocesssinng. Keywoordss: VVideeo RReaddingg、Grraphhicaal VVideeo、BBackkgrooundd Exxtraactiion、TTargget Exttracctioon.目 录第一章 绪绪论11.1 视视频图像像差分信信息的提提取的发发展与意意义11.2 国国内外研研究现状状11.3论文文组织结结构2第二章 基基本原理理和相关关理论32.1数字字图像处处理32.1.11 数字字图像处处理常用用方法32.1.22 数字字图像处处

8、理技术术的应用用42.22图像的的预处理理52.2.11 基础础知识52.2.22图像增增强技术术52.2.33 图像像复原技技术62.2.44 图像像去噪质质量评价价标准62.3图像像灰度化化72.3.11 基本本介绍72.3.22 基本本方法72.4 MMATLLAB软软件介绍绍82.4.11 MAATLAAB的应应用92.4.22 MAATLAAB工具具箱92.5 运运动目标标检测算算法研究究102.5.11手动动背景法法112.55.2统计中中值法112.5.33算术术平均法法112.5.44 Surrenddra算算法122.5.55其他他算法132.6运运动目标标检测算算法研究究1

9、32.6.11 光流流法132.6.22 背景景减法13第三章 背背景提取取143.1 彩彩色图像像的背景景提取143.1.11 基于于均值的的彩色图图像背景景143.1.22 改进进的基于于均值的的彩色图图像背景景提取153.1.33 基于于中值滤滤波的彩彩色背景景图像提提取163.1.44 基于于共同区区域的彩彩色图像像背景提提取173.1.55 灰度度图像的的背景提提取18第四章 实实验仿真真结果分分析194.1 视视频图像像的读取取格式194.2帧图图像的读读取194.2.11单帧读读取图像像194.2.22 多帧帧图像的的读取204.4目标标背景和和前景提提取214.4.11 背景景

10、提取的的步骤214.4.22 图像像差分214.44.3 图像二二值化23第五章 总总结25参考文献26附录277附录一：27附录二：30致谢422第一章 绪绪论1.1 视视频图像像差分信信息的提提取的发发展与意意义视频图像差差分信息息的提取取作为计计算机视视觉研究究的核心心课题之之一，是是一门正正兴起的的技术。它它融入了了人工智智能、图图像处理理、模式式识别、计计算机、以以及自动动控制等等许多领领域的先先进技术术。若用用在视频频跟踪系系统上，具具有隐蔽蔽性、直直观性、抗抗电子干干扰性、性性价比高高等突出出优点。因因为可从从视频监监视器上上直接看看到目标标图像，因因而能方方便、直直观地辨辨别出

11、目目标。此此外在近近距离跟跟踪方而而，视频频的跟踪踪系统具具有较高高的可靠靠性、精精确性和和稳定性性。因提提取的结结果中包包含了场场景中各各个运动动目标的的大量时时空信息息，视频频图像差差分信息息提取技技术从二二十世纪纪六十年年代以来来，取得得了极大大的发展展，在医医疗诊断断、战场场警戒、气气像分析析、军事事视觉制制导、安安全监测测、参数数现实、交交通管制制、机器器人视觉觉导航、虚虚拟现实实和视频频压缩等等许多方方面都有有广泛应应用。比比如在军军事方面面，主要要应用于于电视跟跟踪和红红外跟踪踪。早期期的电视视和红外外跟踪器器都采用用的是单单一工作作模式，必必须全部部用硬件件实现。现现在的跟跟踪

12、以微微机为基基础，采采用图像像处理与与模式识识别技术术，利用用程序控控制实现现多种功功能。多多模跟踪踪器已经经用于电电视和红红外成像像系统，如如美国的的坦克破破坏者和和海尔法法等导弹弹的制导导系统。近近年来，人人工智能能被应用用到视频频跟踪中中，非常常有效的的提高了了系统自自适应昀昀能力。在在这些防防空反导导的系统统中，视视频的跟跟踪系统统都起到到了不能能替代的的作用。在在民用方方而，比比如视觉觉监控，通通过摄像像机监视视动态场场景，已已广泛地地应用于于社会生生活的各各方面，视视频跟踪踪能够应应用在社社区和重重要设施施的保安安监控中中，用作作智能交交通系统统中对车车辆的实实时检测测与追踪踪。经

13、过过实时监监测和跟跟踪，可可得到车车流量、车车流密度度、车型型、车速速等许多多有用的的交通流流参数，并并且还可可以检测测事故或或者故障障等突发发的状况况。此外外，在港港口管理理、远距距离测量量、天文文观测、医医学图像像分析、电电视会议议等很多多领域视视频跟踪踪技术也也大有作作为。近近年，国国内外的的设计用用在支持持视频跟跟踪图像像处理的的软硬件件系统，通通过系统统的接口口简化和和编码推推进了完完全可编编程的基基于图像像高帧频频跟踪器器的迅速速的发展展，且国国外已经经达到了了实用化化水平，在在国内也也采用高高速数字字的处理理技术和和目标跟跟踪测量量技术，得得到了母母弹解爆爆后所产产生的数数个目标

14、标的高帧帧频摄像像，实时时的处理理和实时时的跟踪踪显示。1.2 国国内外研研究现状状长期以来，我我国各大大城市的的交管部部门对交交通信息息的采集集仍停留留在使用用传感线线圈、固固定的摄摄像装置置等路基基采集设设备阶段段，存在在监视范范围狭小小、灵活活性低、无无法应付付突发事事件、缺缺乏对宏宏观信息息的掌控控等困难难，严重重影响对对交通的的有效疏疏导。如如果为了了获取全全面的交交通信息息而在所所有潜在在交通拥拥堵地点点和奥运运等重大大活动周周边都安安装固定定监视设设备，不不但成本本昂贵，而而且由于于大型活活动具有有短期性性，将造造成资源源的巨大大浪费。随着近年来来全国各各大城市市交通拥拥挤程度度

15、的加剧剧，如何何克服传传统路基基交通监监视设备备监视范范围狭小小、灵活活性低等等固有缺缺点，对对宽广范范围内的的路面交交通状况况进行覆覆盖监视视，快速速到达突突发事故故地点，实实时获取取事故现现场信息息，及时时采取有有效措施施疏散车车辆，实实现对特特定交通通对象的的跟踪定定位，都都是交管管部门十十分关心心的问题题，也是是各国科科学家亟亟待解决决的难题题。欧美一些发发达国家家在200世纪990年代代就已经经开始探探索一种种可以代代替或增增强路面面交通态态势监视视手段的的新技术术道道路交通通态势空空中监测测技术。该该技术的的理念是是利用空空基平台台特有的的不受路路面交通通状况制制约、可可快速到到达

16、指定定地点的的特点，对对重大活活动、灾灾害事件件、突发发交通事事件进行行监视并并提供各各种应急急信息服服务，从从而为全全面、快快速、准准确的获获取与处处理交通通态势奠奠定基础础。1.3论文文组织结结构第一章是绪绪论。主要讲视频频图像差差分信息息的提取取的发展展与意义义、国内内外研究究现状以以及论文文的组织织结构。第二章是基基本原理理和相关关理论。主要讲数字字图像处处理技术术中的目目标提取取基本原原理，其其中包括括：图像像预处理理的概念念、图像像的预处处理、图图像灰度度化。同同时介绍绍了MAATLAAB和图图像处理理的关系系1、MAATLAAB的命命令和工工具箱2。第三章是背背景提取取和目标标提

17、取。主要介绍视视频读取取过程，然然后读取取帧图像像。同时时本文给给出了背背景提取取的具体体办法：算术平平均法，以以及目标标提取的的具体过过程。由由于视频频资源问问题，将将背景图图像经过过预处理理。本文文还采用用了二值值化图像像处理方方法对图图片进行行了处理理和提取取。第四章是本本文结论论和总结结部分。总结了论文文的仿真真结果跟跟论文的的具体实实现过程程。第二章 基基本原理理和相关关理论2.1数字字图像处处理数字图像处处理是指指将图像像信号转转换成数数字信号号并利用用计算机机对其进进行处理理的过程程。图像像处理最最早出现现于 220 世世纪 550 年年代，当当时的电电子计算算机已经经发展到到一

18、定水水平，人人们开始始利用计计算机来来处理图图形和图图像信息息。数字字图像处处理作为为一门学学科大约约形成于于 200 世纪纪 600 年代代初期。早早期的图图像处理理的目的的是改善善图像的的质量，它它以人为为对象，以以改善人人的视觉觉效果为为目的。图图像处理理中，输输入的是是质量低低的图像像，输出出的是改改善质量量后的图图像，常常用的图图像处理理方法有有图像增增强、复复原、编编码、压压缩等6。 2.1.11 数字字图像处处理常用用方法 1 ）图像像变换：由于图图像阵列列很大，直直接在空空间域中中进行处处理，涉涉及计算算量很大大。因此此，往往往采用各各种图像像变换的的方法，如如傅立叶叶变换、沃

19、沃尔什变变换、离离散余弦弦变换等等间接处处理技术术，将空空间域的的处理转转换为变变换域处处理，不不仅可减减少计算算量，而而且可获获得更有有效的处处理（如如傅立叶叶变换可可在频域域中进行行数字滤滤波处理理）。目目前新兴兴研究的的小波变变换在时时域和频频域中都都具有良良好的局局部化特特性，它它在图像像处理中中也有着着广泛而而有效的的应用。 2 ）图像像编码压压缩：图图像编码码压缩技技术可减减少描述述图像的的数据量量（即比比特数），以以便节省省图像传传输、处处理时间间和减少少所占用用的存储储器容量量。压缩缩可以在在不失真真的前提提下获得得，也可可以在允允许的失失真条件件下进行行。编码码是压缩缩技术中

20、中最重要要的方法法，它在在图像处处理技术术中是发发展最早早且比较较成熟的的技术。 3 ）图像像增强和和复原：图像增增强和复复原的目目的是为为了提高高图像的的质量，如如去除噪噪声，提提高图像像的清晰晰度等。图图像增强强不考虑虑图像降降质的原原因，突突出图像像中所感感兴趣的的部分。如如强化图图像高频频分量，可可使图像像中物体体轮廓清清晰，细细节明显显；如强强化低频频分量可可减少图图像中噪噪声影响响。图像像复原要要求对图图像降质质的原因因有一定定的了解解，一般般讲应根根据降质质过程建建立“降降质模型型”，再再采用某某种滤波波方法，恢恢复或重重建原来来的图像像。 4 ）图像像分割：图像分分割是数数字图

21、像像处理中中的关键键技术之之一。图图像分割割是将图图像中有有意义的的特征部部分提取取出来，其其有意义义的特征征有图像像中的边边缘、区区域等，这这是进一一步进行行图像识识别、分分析和理理解的基基础。虽虽然目前前已研究究出不少少边缘提提取、区区域分割割的方法法，但还还没有一一种普遍遍适用于于各种图图像的有有效方法法。因此此，对图图像分割割的研究究还在不不断深入入之中，是是目前图图像处理理中研究究的热点点之一。5 ）图像像描述：图像描描述是图图像识别别和理解解的必要要前提。作作为最简简单的二二值图像像可采用用其几何何特性描描述物体体的特性性，一般般图像的的描述方方法采用用二维形形状描述述，它有有边界

22、描描述和区区域描述述两类方方法。对对于特殊殊的纹理理图像可可采用二二维纹理理特征描描述。随随着图像像处理研研究的深深入发展展，已经经开始进进行三维维物体描描述的研研究，提提出了体体积描述述、表面面描述、广广义圆柱柱体描述述等方法法。 6 ）图像像分类（识识别）：图像分分类（识识别）属属于模式式识别的的范畴，其其主要内内容是图图像经过过某些预预处理（增增强、复复原、压压缩）后后，进行行图像分分割和特特征提取取，从而而进行判判决分类类。图像像分类常常采用经经典的模模式识别别方法，有有统计模模式分类类和句法法（结构构）模式式分类，近近年来新新发展起起来的模模糊模式式识别和和人工神神经网络络模式分分类

23、在图图像识别别中也越越来越受受到重视视18。2.1.22 数字字图像处处理技术术的应用用随着计算机机技术的的发展，图图像处理理技术已已经深入入到我们们生活中中的方方方面面，其其中，在在娱乐休休闲上的的应用已已经深入入人心。图图像处理理技术在在娱乐中中的应用用主要包包括：电电影特效效制作、电电脑电子子游戏、数数码相机机、视频频播放、数数字电视视等 。电影特效制制作：自自从 220 世世纪 660 年年代以来来，随着着电影中中逐渐运运用了计计算机技技术，一一个全新新的电影影世界展展现在人人们面前前，这也也是一次次电影的的革命。越越来越多多的计算算机制作作的图像像被运用用到了电电影作品品的制作作中。

24、其其视觉效效果的魅魅力有时时已经大大大超过过了电影影故事的的本身。如如今，我我们已经经很难发发现在一一部电影影中没有有任何的的计算机机数码元元素。 电脑电子游游戏：电电脑电子子游戏的的画面，是是近年来来电子游游戏发展展最快的的部分之之一。从从 19996 年到现现在，游游戏画面面的进步步简直可可以用突突飞猛进进来形容容，随着着图像处处理技术术的发展展，众多多在几年年前无法法想象的的画面在在今天已已经成为为了平平平常常的的东西。 数码相机：所谓数数码相机机，是一一种能够够进行拍拍摄，并并通过内内部处理理把拍摄摄到的景景物转换换成以数数字格式式存放图图像的特特殊照相相机。与与普通相相机不同同，数码

25、码相机并并不使用用胶片，而而是使用用固定的的或者是是可拆卸卸的半导导体存储储器来保保存获取取的图像像。数码码相机可可以直接接连接到到计算机机、电视视机或者者打印机机上。在在一定条条件下，数数码相机机还可以以直接接接到移动动式电话话机或者者手持 PC 机上。由由于图像像是内部部处理的的，所以以使用者者可以马马上检查查图像是是否正确确，而且且可以立立刻打印印出来或或是通过过电子邮邮件传送送出去。 视频播放与与数字电电视：家家庭影院院中的VVCD ， DDVD播播放器和和数字电电视中，大大量使用用了视频频编码解解码等图图像处理理技术，而而视频编编码解码码等图像像处理技技术的发发展，也也推动了了视频播

26、播放与数数字电视视象高清清晰，高高画质发发展20。2.2图像像的预处处理图像预处理理技术就就是在对对图像进进行正式式处理前前所做的的一系列列操作，因因为图像像在传输输过程和和存储过过程中难难免会受受到某种种程度的的破坏和和各种各各样的噪噪声的污污染，导导致图片片丧失了了本质或或者偏离离了人们们的需求求，而这这就需要要一系列列的预处处理操作作来消除除图像受受到的影影响。2.2.11 基础础知识一般情况下下，人们们对获得得的图像像（原始始图像）进进行预处处理无非非是从两两个方面面：图像像增强和和图像复复原。如如果人们们在图像像处理过过程中并并不考虑虑图像的的降质等等相关原原因，只只是单独独的将人人

27、们感兴兴趣的图图像特征征有选择择的突出出出来，并并衰减其其他不需需要或者者次要的的特征，这这类图像像预处理理方法所所得到的的图像并并不需要要和原来来的图像像接近，只只是让人人们更容容易观察察到自己己感兴趣趣的地方方，所以以称这类类预处理理方法为为图像增增强技术术3。而图图像复原原技术需需要知道道图像的的降质缘缘由，根根据图像像降质的的现眼知知识，恢恢复并重重构原来来的图像像。所以以图像增增强和图图像复原原的目的的是不一一样的，图图像增强强的目的的是为了了改善图图像视觉觉效果，便便于观察察和分析析人们所所感兴趣趣的东西西，而把把那些不不重要的的地方给给清除出出去，不不仅如此此，图像像增强还还便于

28、人人工或者者机器对对图像的的进一步步处理。而而图像复复原不仅仅仅是对对图像进进行预处处理还要要恢复至至原来的的面貌，它它需要建建立模型型依此为为依据进进行复原原。2.2.22图像增增强技术术一般来说图图像增强强技术主主要有两两种方法法：空间间域和频频率域法法。空间间域法则则主要是是直接在在空间域域内对图图像进行行运算处处理，分分为两个个方面：点运算算和邻域域运算（局局部运算算）。其其中点运运算包括括图像灰灰度变换换、直方方图修正正、局部部统计法法等几种种方法，邻邻域运算算包括图图像平滑滑和图像像锐化等等几个方方面。频频率域法法则只在在图像的的某种变变换域里里对图像像的变换换值进行行运算，比比如

29、我们们对图像像进行傅傅立叶变变换，然然后在变变换域里里对图像像的频谱谱进行某某种计算算，最后后把计算算后的图图像逆变变换到空空间域。频频率域法法通常分分为高、低低通滤波波、频率率带通和和带阻滤滤波、同同态滤波波等等。当当然以上上分类是是从图像像预处理理的方法法上来分分的，如如果从处处理目的的方面来来说图像像增强可可以分为为灰度调调整、平平滑减噪噪、图像像锐化等等，从处处理策略略分类上上可以分分为全局局处理和和局部处处理两大大方面，从从处理对对象上来来分可以以分为灰灰度图像像处理和和伪彩色色图像处处理。所所以图像像预处理理中的图图像增强强技术分分类极其其复杂，这这里只阐阐述下图图像灰度度化及灰灰

30、度变换换、图像像平滑减减噪及其其中滤波波方法之之一的均均值滤波波等常用用的预处处理方法法10。2.2.33 图像像复原技技术图像复原技技术就是是利用图图像的先先验知识识来改变变一副被被退化的的图像的的过程，图图像复原原技术需需要我们们先建立立图像模模型，然然后逆向向反解这这个退化化过程，最最后获得得退化前前的最优优图像。图图像退化化模型可可以当成成是一个个线性模模糊和一一个高斯斯噪声的的合体。因因此，图图像复原原能够通通过设计计复原滤滤波器即即逆向滤滤波来实实现。在在进行图图像复原原时，有有许多选选择。首首先可以以用连续续数学，也也可以用用离散数数学来处处理。其其次，进进行图像像处理时时既可以

31、以在空域域里还可可以在频频率域里里。此外外，当复复原采用用数字方方法是，处处理时既既可以通通过空域域的卷积积运算，也也可以通通过频域域的相乘乘运算进进行。2.2.44 图像像去噪质质量评价价标准图像质量评评估也是是图像处处理领域域的研究究方向之之一，当当我们进进行图像像增强时时，把一一幅含有有噪声的的图像处处理之后后图像的的质量是是否会有有所提高高，这需需要一个个标准来来衡量图图像增强强的好坏坏，因此此，引入入图像的的去噪评评价标准准对图像像去噪前前后的质质量进行行评比，做做出比较较标准的的判断。现现在比较较常用的的图像去去噪的评评估标准准有两类类：客观观准则和和主观准准则。客观评价标标准是用

32、用去噪后后的图像像与原始始图像的的偏离程程度来衡衡量图像像去噪处处理的质质量。常常用的一一个方法法是均方方误差估估计，它它通过计计算输入入图像与与输出图图像的均均方值(MSEE)来评评价图像像处理质质量。以上简单介介绍了两两种常用用的客观观评价标标准。也也可采用用主观评评测准则则，即主主观比较较去噪图图像与原原图像两两者之间间的差别别。所以以主观评评价带有有主观性性，因人人而异，主主要从以以下两方方面进行行评价：观察图像像去噪后后的平滑滑效果。通通过观察察图片复复原前后后平坦区区域和缓缓变区域域的平滑滑程度。因因为人眼眼对于平平坦区、缓缓变区的的噪声的的敏感度度相对其其它区域域会更高高，而且且

33、目前常常见的平平滑去噪噪的过程程也大多多在这些些区域进进行。观测图像像的结构构的边缘缘保护情情况。因因为在平平滑去噪噪的过程程中，为为了消除除噪声，会会将图像像边缘的的部份结结构模糊糊掉，这这会对图图像边缘缘和细节节信息造造成一定定的破坏坏。目前前大部份份滤波方方法都会会产生边边缘模糊糊、边缘缘移动、边边缘失真真及细节节丢弃的的后果。因因此可以以通过观观察图像像的边缘缘和平坦坦的区域域是否受受到损坏坏以判断断滤波器器对图像像的保护护效果2。2.3图像像灰度化化将彩色的图图像转化化灰度图图像的过过程叫做做图像灰灰度化，由由于彩色色图像的的每个像像素的颜颜色由RR、G、BB三个分分量组成成，即红红

34、、绿、蓝蓝三种颜颜色。每每种颜色色都有2255中中灰度值值可以去去，而灰灰度图像像则是RR、G、BB三个分分量灰度度值相同同的一种种特殊的的图像，所所以在数数字图像像处理过过程中将将彩色图图像转换换成灰度度图像后后就会使使后续的的图像处处理时的的计算量量变得相相对很少少，这也也就是图图像灰度度化的原原因。而而且灰度度图像对对图像特特征的描描述与彩彩色图像像没有什什么区别别，仍能能反应整整个图像像的整体体和局部部的亮度度和色度度特征。现现在大部部分的彩彩色图像像都是采采用RGGB颜色色模式，处处理图像像的时候候，要分分别对RRGB三三种分量量进行处处理，实实际上RRGB并并不能反反映图像像的形态

35、态特征，只只是从光光学的原原理上进进行颜色色的调配配。所以以人们在在进行图图像处理理和预处处理时都都会先进进行图像像的灰度度化处理理，方便便对图像像的后续续化处理理，减少少图像的的复杂度度和信息息处理量量9。2.3.11 基本介介绍灰度用黑色色调来表表示物体体，每个个灰度对对象有00%（白白色）至至 1000%（黑黑色）的的范围值值，通常常用灰度度来表示示黑白或或灰度扫扫描仪生生成的图图像。另另外使用用灰度还还能将彩彩色的图图像转换换为高质质量的黑黑白图像像，此时时制图软软件将会会把原图图像的所所有颜色色信息丢丢弃。而而我们所所说的灰灰度色，就就是指纯纯白、纯纯黑及两两者的一一系列从从黑到白白

36、的过渡渡颜色。平平常所说说的黑白白照片、电电视，实实际上都都应称为为灰度照照片、灰灰度电视视才准确确。灰度度共有2256个个级别，灰灰度最高高的相当当于最高高的黑，那那就是纯纯黑。灰灰度最低低的相当当于最低低的黑，也也就是没没有黑，就就是纯白白。当把把像素量量化以后后，用一一个字节节表示像像素的大大小。如如果把黑黑-灰-白连续续多种变变化的灰灰度值也也量化为为2566个灰度度级，则则灰度值值的范围围大小为为0到2255，表表示的含含义是亮亮度从深深到浅，相相对应的的图像中中的颜色色则是从从黑到白白。所以以黑白照照片里包包含了黑黑白之间间的所有有灰度值值，每个个像素都都在黑和和白之间间的2556

37、种灰灰度中包包含着5。2.3.22 基本方方法彩色图像RRGB模模型中，如如果R=G=BB，则彩彩色表示示一种灰灰度颜色色，其中中这个值值叫做灰灰度值，所所以灰度度图像每每个像素素用一个个字节存存放灰度度值（亮亮度值），一一般有四四种方法法对彩色色图进行行灰度化化：取分量法法。将彩彩色图像像中的三三个分量量之一的的亮度值值作为灰灰度图像像的灰度度值，根根据需要要选取一一种作为为灰度图图像。取最大值值法。是是将彩色色图像中中的三个个分量的的亮度的的最大值值作为灰灰度图像像的灰度度值。平均值法法100。将将彩色图图像中的的三个分分量的亮亮度值求求平均值值得到一一个灰度度值，作作为灰度度图像的的灰度

38、。加权平均均值法。根根据三个个分量的的重要性性及其它它指标，将将三个分分量以不不同的权权值进行行加权平平均运算算。由于于人眼对对绿色的的敏感度度高，对对蓝色的的敏感度度低，故故可以按按照不同同的权值值对RGGB三个个分量进进行加权权平均运运算能得得到比较较合理的的灰度图图像3。 图2.1 图像灰灰度化前前后2.4 MMATLLAB软软件介绍绍MATLAAB112是是Mattrixx Labboraatorry即矩矩阵实验验室的缩缩写，是是美国MMathhWorrks公公司专门门开发的的集数值值计算、符符号计算算、图像像可视化化三大功功能于一一体的功功能强大大的仿真真软件，是是国际上上公认的的优

39、秀数数学应用用软件之之一。由由于它的的基本单单位是矩矩阵，它它的指令令表达式式与数学学和工程程中的相相似，故故用MAATLAAB解决决计算和和图像问问题比用用其他语语言完成成要简单单的多。MMATLLAB最最突出的的功能就就是简洁洁，用更更直观的的符合人人们思维维的代码码代替了了C和VVC+的冗长长的代码码，给用用于带来来了最直直观最简简洁的程程序开发发环境。而而且MAATLAAB的图图形功能能很强大大，在MMATLLAB里里数据的的可视化化非常简简单，MMATLLAB还还具有较较强的编编辑图形形界面的的能力。MMATLLAB的的另一大大特色是是功能强强大的工工具箱。MMATLLAB软软件里包

40、包含两部部分：核核心部分分和各种种可自由由选取的的工具箱箱。核心心部分则则有数百百个内部部函数，工工具箱又又分为两两个方面面：功能能性工具具箱和学学科性工工具箱 。前者者用来扩扩充符号号计算功功能，图图像建模模仿真功功能，文文字处理理功能和和硬件实实时交互互功能等等。可以以看出功功能性工工具箱用用于多种种类型的的学科，而而学科性性工具箱箱是比较较专业性性的工具具箱，如如siggnl proocesssinng ttoollboxx，coommuuniccatiion tooolboox等等等，所以以用户可可以不编编写自己己学科内内的基础础性程序序，直接接进行高高端的程程序研究究。在上上述工具具

41、箱中，图图像处理理工具包包是由一一系列支支持图像像处理操操作的函函数构成成的，所所支持的的图像操操作有：图像几几何操作作，邻域域操作、图图像变换换、图像像增强与与恢复、线线性滤波波和滤波波器的设设计与实实现等等等20。2.4.11 MAATLAAB的应应用下面简单介介绍一些些MATTLABB在图像像处理方方面的实实际操作作应用12。（1）图像像文件格格式的读读入和写写出。MMATLLAB提提供了图图像读入入函数 imrreadd()，用用来读取取各种各各样的文文件，如如bmpp、pccx、jjgpeeg 、hhdf、xxwd等等格式的的图像。MMATLLAB还还提供了了图像写写出函数数imww

42、ritte()，另外外还有图图像显示示函数 imaage()、iimshhow()。（2）图像像处理相相关的基基本运算算。MAATLAAB提供供了图像像线性运运算以及及卷积、相相关、滤滤波等非非线性算算。例如如，用函函数实现现了，两幅图图像的卷卷积运算算。（3）图像像变换。MMATLLAB提提供了傅傅立叶变变换、快快速傅立立叶变换换、离散散余弦变变换及其其反变换换和连续续小波变变换、离离散小波波变换及及其反变变换各种种变换。（4）图像像分析、增增强。针针对图像像的统计计计算MMATLLAB 提供了了灰度调调整、直直方图均均衡、中中值滤波波、自适适应滤波波等一系系列图像像预处理理技术10。以上所

43、提到到的 MMATLLAB软软件在图图像中的的各种处处理应用用都是通通过相应应的MAATLAAB函数数来实现现的，因因此使用用时，只只需正确确调用相相应的函函数并输输入参数数即可。MATLAAB中的的基本数数据结构构是由一一组有序序的实数数或复数数元素构构成的数数组，同同样的，图图像对像像的表达达采用的的是一组组有序的的灰度或或彩色数数据元素素构成的的实值数数组。MMATLLAB中中通常用用二维数数组来存存储图像像，数组组的每一一个元素素对应于于突袭哪哪个的一一个像素素值。由由于对图图像采用用了通用用的数据据矩阵的的表达方方式，MMATLLAB中中原有的的所有基基本矩阵阵操作都都可应用用于图像

44、像矩阵。2.4.22 MAATLAAB工具具箱MATLAAB图像像处理工工具箱提提供了丰丰富的图图像处理理函数，使使用这些些工具箱箱函数将将大大减减轻图像像数据的的繁杂操操作，使使我们更更加快捷捷地实现现图像处处理任务务，不再再把很多多的时间间花在调调试一些些基本代代码上，而而是把更更多的精精力倾注注于各种种图像处处理算法法的效果果上。工工具箱函函数3主要可可以完成成以下功功能：图像的几几何操作作；图像的临临域和图图像块操操作；线形滤波波和滤波波器设计计；图像变换换；图像分析析和增强强二值图像像形态学学操作图像复原原图像编码码感兴趣区区域处理理MATLAAB支持持的图像像文件格格式：bmp、c

45、cur、ggif、hhdf、iico、jjpg、ppbm、ppcx、ppgm、ppng、ppnm、pppm、rras、ttitPP、xxwd。MATLAAB支持持的图像像类型：索引色图图像灰度图像像RGB图图像二值图像像图像序列列2.5 运运动目标标检测算算法研究究在进行运动动目标检检测时，一一个很重重要的步步骤就是是区分出出运动目目标和背背景范围围，常见见的一种种情况是是摄像机机处于静静止状态态并且焦焦距也是是固定的的。此时时，图像像中的背背景区域域固定不不动。在在这种情情况下，运运动目标标识别无无论是使使用背景景差法，还还是使用用背景差差法结合合帧间差差法，质质量良好好的背景景的建立立显得

46、及及其重要要。另外外，当涉涉及到背背景的使使用时，一一旦背景景发生一一些变化化时，如如背景中中频繁地地出现运运动物体体，或者者光照发发生变化化、树叶叶等小物物体的晃晃动等等等，使得得不能准准确地提提取背景景作为参参考图像像，从而而不能正正确地分分割出视视频序列列中的运运动物体体。为了了克服上上述问题题，国内内外众多多研究人人员提出出了背景景建立和和自适应应的背景景模型，实实现了背背景模型型的实时时更新，能能够比较较准确地地识别出出运动目目标。在在能够满满足实时时性和实实用性要要求的前前提下，讨讨论并研研究下列列几种算算法。2.5.11手动动背景法法手动背景法法需要人人观察到到没有前前景物体体时

47、启动动该帧图图像，作作为背景景图像。这这种背景景提取方方法增加加了人力力和物力力的需求求，而且且在很多多情况下下很难在在没有前前景的情情况下获获得背景景图像，比比如高速速公路的的车辆监监测系统统、小区区的门禁禁系统等等等。这这种方法法不能实实现自适适应背景景更新的的功能，需需要使用用其他方方法修正正由于光光线，亮亮度等的的变化带带来的背背景误差差13。2.5.22统计计中值法法考虑到运动动物体较较少的情情况下，连连续多帧帧图像中中背景的的像素值值占主要要部分，这这样在一一段时间间内变化化缓慢，取取中值便便可以认认为是背背景图像像。统计计中值算算法从统统计学的的角度统统计单个个像素点点，在连续续

48、帧图像像中的亮亮度值BBi。在一一段时间间内对视视频序列列图像的的亮度值值(或者者色彩信信息) Bi进行排排序，然然后取中中值作为为背景。该该算法存存在的问问题在于于：图像像帧的像像素点大大多以数数万，数数十万的的数量级级出现，而而用于取取中值的的图像帧帧数量NN也应该该比较大大。对如如此大的的数组进进行排序序取出中中值，实实现时计计算量较较大，处处理较慢慢。同时时需要占占用大量量的内存存单元用用于存储储数据15。2.5.33算术术平均法法采用算术平平均法提提取背景景图像，可可以总结结为在特特定的时时间段内内对像素素点的亮亮度和色色彩信息息取平均均值，用用均值作作为背景景图像对对应像素素点数值

49、值。在读读入一段段视频时时，对某某一像素素点进行行观察，会会发现在在没有前前景的运运动目标标通过时时，该点点的灰度度值保持持稳定，变变化很小小,只有有当前景景的运动动目标通通过时，该该点的灰灰度才会会发生剧剧烈的变变化。这这样就可可以连续续读入NN帧图像像，对图图像各点点的灰度度或色彩彩信息进进行统计计的方法法，使得得变化剧剧烈的像像素点变变得平缓缓，取其其平均值值作为背背景图像像像素点点的值。这这样也可可以滤除除背景图图像中的的突变噪噪声点。其其统计公公式如下下： （22-1）公式中式中中： 表表示背景景图像， 表示第i帧序列图像，N表示平均帧数。在实际场景中，一段时间内，同一区域很少有可能

50、总是存在运动物体。而通过平均法得到的背景就会消除亮暗分布不均匀的情况。算术平均法法的特点点是模型型简单，计计算方便便，可以以较好的的得到背背景图像像16。但是是在仿真真过程中中，也发发现了该该方法的的一些问问题。其其中最明明显的是是，该算算法得到到背景图图像需要要获取的的图像帧帧较大。受受运动物物体数量量的影响响，随着着平均帧帧数的增增加，得得到的背背景图像像的质量量越好。由由于是求求取序列列图像的的算术平平均值，如如果N值值太小，背背景图像像中的运运动物体体不容易易被滤除除，很容容易在背背景图像像中留下下“影子子”。而而且在运运动物体体很多，轨轨迹很固固定的情情况下，也也需要加加大N的的数值

51、，以以使得平平均值更更加接近近与真实实的背景景图像。在在这种情情况下，背背景的建建立就需需要较长长的时间间。本算算法也有有一定自自适应更更新功能能。随着着时间的的推移，在在背景提提取后获获取的图图像帧也也可以作作为新的的信息量量，与背背景图像像进行统统计平均均或加权权平均，实实现背景景的自适适应更新新。因此此这种方方法也使使用于实实时背景景更新算算法117。2.5.44 SSureendrra算法法Surenndraa背景更更新算法法能够自自适应地地获取背背景图像像，该算算法提取取背景的的思想是是对差值值图像的的亮度值值进行判判断，如如亮度大大于阈值值，背景景图像对对应位置置的像素素点保持持不

52、变，否否则利用用当前帧帧对背景景图像进进行替换换更新。其其算法可可以分成成以下几几个步骤骤：(1)将第第1帧图图像作为为背景。(2)选取取阈值，迭迭代次数数，最大大迭代次次数。(3)求当当前帧的的帧差分分图像 (2-2)(4)由二二值图像像Di更更新背景景图像BBi， (2-33)式中，为背背景图像像和差分分二值图图像在的的灰度值值，为输输入的第第帧图像像，a为更新新速度。(5)迭代代次数，进进行第(3)步步的运算算。当迭迭代次数数时结束束迭代，此此时可当当作背景景图像。选取，选选取固定定阈值。在在MATTLABB中进行行仿真。在仿真研究究中发现现,MAAXSTTEP很很大程度度地决定定了背景

53、景建立时时的速度度，a则决定定背景更更新的速速度。这这种背景景建模和和更新的的方法，能能够很好好地解决决物体长长时间停停留对背背景的影影响，因因为背景景的更新新会将它它逐步地地作为背背景像素素点更新新到背景景中。但但是由于于它的基基本处理理方式是是帧间差差分，使使得它不不能将色色彩、亮亮度相似似的，大大面积的的运动物物体完整整的检测测出来。这这种情况况下，运运动物体体的某些些部分将将作为背背景区域域更新到到背景中中21。2.5.55其他他算法国内外已有有的背景景提取与与更新算算法远不不止上述述几种，如如混合高高斯模型型，分块块统计算算法等也也是目前前比较常常见的算算法，其其主体思思想与算算术平

54、均均法类似似，只是是在做法法上有区区别。由由于绝大大多数算算法都是是基于PPC机的的实现，很很少将算算法的实实时性作作为参考考要素。2.6运运动目标标检测算算法研究究在实际的安安防与监监控应用用中，大大多考虑虑摄像头头固定的的情况。因因此本文文在研究究运动目目标检测测算法时时，也做做如下假假设：摄摄像头固固定，只只对视场场内的目目标进行行检测，离离开视场场后再次次进入的的物体被被视为新新目标。目目前，大大多数的的运动目目标检测测的方法法或是基基于图像像序列中中时间信信息的，或或是基于于图像序序列中空空间信息息的117。常见见的方法法有如下下2种：2.6.11 背景景减法将实时视频频流中的的图像

55、像像素点灰灰度值与与事先已已存储或或实时得得到的视视频背景景模型中中的相应应值比较较，不符符合要求求的像素素点被认认为是运运动像素素。这是是视频监监控中最最常用的的运动检检测方法法。这种种方法虽虽然能较较完整的的提取运运动目标标，但对对光照和和外部条条件造成成的环境境变化过过于敏感感，常常常会将运运动目标标的阴影影错误的的检测为为其自身身的一部部分。同同时由于于时间流流逝，实实际场景景的多种种因素都都会发生生变化，比比如停留留物的出出现、光光线等的的变化、运运动目标标对背景景的遮挡挡等等，背背景需要要得到实实时地更更新，这这是影响响其检测测效果的的一个重重要因素素20。2.6.22 帧间差差法

56、帧间差法是是根据当当前图像像与参考考图像的的差别来来获得运运动目标标轮廓的的方法。这这种方法法对于场场景中的的光线渐渐变不敏敏感，适适于动态态变化的的环境，且且运算量量相对较较小。但但一般不不能完整整的提取取运动目目标，且且在运动动实体内内易产生生空洞现现象，从从而不利利于下一一步的分分析和处处理14。第三章 背背景提取取背景提取是是在视频频图像序序列中提提取出背背景。背背景就是是场景中中静止不不动的景景物。因因为摄像像机不动动，因此此图像中中的每个个像素点点都有一一个对应应的背景景值，在在一段时时间内这这个值比比较固定定。背景景提取的的目标就就是根据据视频图图像序列列，找出出图像中中每一点点

57、的背景景值。这这是下一一步运动动点团提提取的基基础。在在运动点点团提取取中，背背景提取取这一步步提取出出来的背背景图像像将作为为参考图图像，每每一帧图图像都要要与背景景图像作作差，把把背景去去除，以以得到运运动点团团前景。因因此，这这一步提提取出的的背景图图像的好好坏将直直接影响响到之后后每一帧帧的运动动点团提提取的质质量。背背景会随随着时间间的变化化而发生生变化，例例如光照照变化导导致背景景亮度、色色度变化化；运动动物体停停止运动动成为背背景的一一部分；又如背背景的一一部分运运动起来来成为运运动前景景等。因因此背景景需要不不断更新新，而背背景的更更新一般般需要运运动前景景的信息息，所以以背景

58、的的更新将将在第四四章讲述述。本章章讲述背背景初始始化的方方法，即即在没有有运动前前景的任任何信息息的情况况下提取取背景图图像，输输入是视视频图像像序列，每每帧图像像都包括括运动物物体和静静止景物物，输出出是只含含静止景景物的背背景图像像3.1 彩彩色图像像的背景景提取原始彩色图图像的背背景提取取，基本本思想是是，图像像中的某某个像素素按时间间抽样，其其作为背背景像素素的时间间比作为为运动前前景的时时间长，即即其作为为背景的的概率比比作为前前景的概概率大，而而且背景景和前景景在颜色色上和亮亮度上都都有很大大不同。这这是因为为，对于于固定场场景，运运动物体体在运动动，其转转瞬即逝逝，大多多数时间

59、间我们看看到的都都是静止止背景6，因此此图像上上某个像像素点作作为前景景的时间间相对作作为背景景的时间间短得多多；而且且，运动动物体和和静止背背景在色色彩上有有明显区区别，人人能轻易易分辨出出前景物物体，即即使在一一张静止止图像上上。3.1.11 基于于均值的的彩色图图像背景景提取这是背背景提取取的最简简单的方方法。因因为视频频中的某某个像素素对时间间采样，背背景出现现的次数数比前景景多，因因此，将将一定的的时间段段中的视视频序列列采样，比比如2.5帧/秒，对对每一个个像素，将将这一段段时间中中的所有有图像帧帧取平均均，那么么这个平平均值会会接近背背景，背背景出现现的次数数比前景景越多，则则这

60、个平平均值就就越接近近背景。前前面已经经说过，运运动前景景是转瞬瞬即逝的的。就以以这个平平均值作作为这个个像素的的背景值值。同时时，求取取平均值值还可以以在一定定程度上上抑制噪噪声7。具体体算法如如下：1)在某时时间段采采样得到到N个图图像帧；2)对每一一个像素素点，背背景。3.1.22 改进进的基于于均值的的彩色图图像背景景提取在第3.11.1节节我们只只是简单单的使用用了平均均值求取取背景。在在求平均均值之前前，如果果能去除除不大可可能是背背景的像像素，那那么求出出来的平平均值会会更加接接近背景景。然而而，这个个时候前前景还没没不知道道，用什什么方法法可以简简单有效效的得到到不大可可能是背

61、背景的像像素呢？根据背背景出现现的次数数比前景景多，且且前景颜颜色和背背景不同同，可以以知道，对对于某个个像素点点，其对对时间的的采样点点在彩色色RGBB空间中中会以背背景点为为中心点点聚集在在一起，而而前景点点会离中中心点比比较远。可可以认为为，像素素颜色矢矢量的一一个分量量离中心心点的距距离超过过这个分分量的标标准差的的点不大大可能是是背景，即即使是背背景，也也叠加了了比较大大的噪声声。标准准差计算算公式为为： （33-1）c=r,gg,b表表示矢量量的红、绿绿、蓝三三种颜色色分量，是样本的平均值。因此，可以以对基于于均值的的彩色图图像背景景提取算算法做改改进：在在求平均均值之后后求标准准

62、差，然然后把与与均值大大于标准准差的采采样点去去除，最最后再求求余下的的点的平平均值，把把此值作作为背景景值。改改进的算算法如下下：1)在某时时间段采采样得到到N个图图像帧；2)对每一一个像素素点：a)求中心心点： （33-2）b)求标准准差：，cc=r,g,bb （33-3）c)求集合合 （33-4）上式中所有有元素的的平均值值，这个个值就是是所求背背景。设图像的总总像素数数为M，则则对每一一个像素素都要遍遍历3次次N个图图像帧求中中心点一一次，求求标准差差一次，最最后再求求均值一一次，因因此这个个算法的的时间复复杂度是是，比原原来的单单纯求平平均值的的算法费费时9。3.1.33 基于于中值