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1、.摘 要运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的热点问题，广泛应用于视频监控、人机交互、虚拟现实和图像压缩等。而要在各种复杂的环境中和不同的条件下（如遮挡、光照变化等）都对目标进行准确的跟踪是目前广大研究工作者共同关注的焦点，也是目前实际应用中一个亟待解决的难题。本文主要研究静态背景下运动目标的检测、运动目标跟踪以及相关结果仿真分析三方面的内容。运动目标检测方面，在分析了目前比较常用的三种目标检测方法，即光流法、帧间差分法、背景相减法的基础上，着重研究了基于帧间差分法运动目标检测的算法原理及流程，讨论了三种检测算法的优缺点。运动目标跟踪方面，在分析了目前比较常用的三种目标跟踪算法，即均值漂移算法、
2、卡尔曼滤波算法、基于特征的目标跟踪算法的基础上，重点研究了基于特征最小外接矩形框运动目标跟踪算法。分析了其算法原理以及跟踪步骤。最后用matlab软件采用帧间差分运动目标检测法以及基于最小外接矩形框跟踪法对含有运动目标的视频进行仿真。在采用了帧间差分检测法以及最小外接矩形框跟踪法基础上，用matlab软件对视频进行仿真，检测到了人体的轮廓，同时矩形框跟踪出了运动人体的轨迹，达到了运动目标检测与跟踪的效果。关键词：运动目标检测；运动目标跟踪；帧间差分法；最小外接矩形框AbstractMoving target detection and tracking is a hot issue in th
3、e field of computer vision, is widely used in video surveillance, human-computer interaction, virtual reality and image compression etc. But in various complex environments and different conditions (such as occlusion, illumination changes) of target accurate tracking is currently the focus of resear
4、chers of common concern in the current application, is an urgent problem to be solved. This paper mainly involves moving target detection under a static background, moving target tracking and simulation results analysis of three aspects. In the moving object detection, in the analysis of the current
5、 commonly used three kinds of target detection method based on optical flow method, namely, the inter-frame difference method, background subtraction method, focusing on the frame difference algorithm principle and process method based on moving object detection. And discusses the advantages and dis
6、advantages of three kinds of detection algorithm. In terms of moving object tracking, in the analysis of the current three kinds of target more commonly used tracking algorithm, the mean shift algorithm, Calman algorithm, based on the characteristics of the target tracking algorithm based on the cha
7、racteristics, focuses on the minimum exterior rectangle based on moving target tracking algorithm. Finally using MATLAB software using frame difference detection method for moving targets as well as based on the minimum bounding box tracking method to simulate the video with moving objects.Based on
8、the frame difference detection method and the minimum bounding box tracking method based on the simulation, the video with the MATLAB software, to detect the contours of the body, at the same time rectangle tracking a human motion trajectory, reached the moving target detection and tracking results.
9、Keywords: moving object detection; object tracking; inter-frame difference method; minimum circumscribed rectangle目 录1 绪论11.1 研究背景和意义11.2 国内外研究现状21.3 章节安排42 运动目标检测与跟踪技术52.1 数字图像处理相关概念52.1.1 数字图像处理过程52.1.2 图像增强52.1.3 图像分割62.1.4 数学形态学62.2 运动目标检测流程及常用算法72.2.1 背景差分法82.2.2 帧间差分法82.2.3 光流法92.3 运动目标跟踪常用算法1
10、02.3.1 基于均值漂移目标跟踪算法102.3.2 基于卡尔曼滤波目标跟踪算法102.3.3 基于特征的目标跟踪算法113 基于帧间差分法运动目标检测的研究123.1 帧间差分法运动目标检测流程123.2 帧间差分法运动目标检测过程及原理123.2.1 RGB图像转换为灰度图像123.2.2 图像差分处理133.2.3 差分图像二值化133.2.4 形态学滤波163.2.5 连通性检测174 基于最小外接矩形框目标跟踪194.1 目标跟踪流程194.1.1 运动目标跟踪过程图194.1.2 运动目标跟踪过程分析194.2 基于最小外接矩形框跟踪原理204.2.1 特征提取204.2.2 最小
11、外接矩形提取214.3 最小矩形框跟踪实现215 仿真结果与分析235.1 仿真环境235.2 运动目标检测仿真235.3 运动目标跟踪仿真28结 论33致 谢34参考文献35附录A38附录B54附录C67.1 绪论1.1 研究背景和意义视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标，并对目标的运动轨迹进行预测和描绘1。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一1,2。 计算机视觉是利用计算机实现视觉信息处理的一门学科，它涉及计算机、心理学
12、、生理学、物理学、信号处理和数学等领域，是交叉性很强的一门学科1,3。 与静态图像相比，视频序列图像的优势在于时间的连续性及目标运动信息的捕获。因此，视频序列图像和视频中的运动目标一直是图像处理研究的重要方面4,5,6。运动目标检测与跟踪技术则是计算机视觉领域中应用的核心技术，它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制等相关领域的先进技术和研究成果，是成像跟踪系统智能化的关键。该技术利用可见光的图像传感器或红外成像传感器或其他摄像设备摄取运动目标的视频图像信号，经过相应的数字图像处理，对运动目标进行检测、提取、识别，然后根据目标的图像特征及目标的运动特征、背景的特征等数据对运动目标进行预测
13、跟踪，这些数据包括运动目标的颜色、形态、轮廓，运动目标的位置、速度、加速度等运动参数和运动轨迹，背景的颜色等。为后继的图像分析、运动目标的行为理解及完成更 高级的任务提供数据支持6。 基于视频序列的运动目标的检测和追踪技术作为计算机视觉领域的关键技术之一，应用十分广泛，比如该技术在智能安防、交通导航、智能武器、对空监视、导弹预警等许多应用领域发挥重要作用。 运动目的检测与跟踪己经有近20年的研究历史，这种技术的研究主要涉及到运动目标检测与提取、运动目标跟踪、运动目标识别、运动目标行为分析和理解等诸多内容，是计算机视觉研究的重要组成部分7,8。它不但具有实际的研究价值，而且对计算机视觉的其他领域
14、有着重要的推动作用。运动目标检测与跟踪技术在近20年来一直是比较热的研究课题。它广泛应用于军事和民用领域。在战场侦察，武器控制以及车辆异常行为等各个方面都有极其重要的应用。同时，随着计算机技术，通信技术，控制技术，电子技术的发展，运动目标检测与跟踪技术也较为广泛的应用于车辆违规检测，并且在交通检测技术中，运动目标检测技术已初步显示了其强大的生命力，正逐步成为交通检测中最有前途的一项技术9,10,11。在人体运动的视觉分析中的应用：人体运动的视觉分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的前沿方向，它从包含人的图像序列中进行人的检测、跟踪、识别与行为理解，属于图像分析和理解的范畴。人运动分析在人机接口
15、、安全监控、视频会议、医疗诊断等方面均具有广泛的应用前景，它激发了广大科研工作者及相关商家的浓厚兴趣。 目前，智能化视频监控系统在我国仍处于普及阶段，但随着我国经济的飞速发展和物质生活水平的不断提高，人们的安全防范意识也越来越强，这意味着智能化视频监控有着广泛的应用市场。因此，对作为视频监控系统关键组成部分的运动目标检测与跟踪技术的研究有着重要的理论意义与应用价值。然而实际中存在很多不利的干扰因素对运动目标检测与跟踪技术的研究带来巨大的挑战，而人们对运动目标检测与跟踪技术的稳定性的要求也越来越高。因此研究几种常用的运动目标检测与跟踪算法的原理，分析比较他们的特点以及效果评估并且从中筛选出稳定性最高，效果最好的目标检测与跟踪算法就成为一个重要的研究课题。运动目标检测与跟踪的工作过程如图1.1所示。图1.1 运动目标检测与跟踪过程从图1.1可以得知，运动目标检测与跟踪的主要工作可以分为目标检测和目标跟踪两个方面。运动目标检测是运动目标检测与跟踪的第一部分它实时地在被监视的场景中检测运动目标，并将其提取出来。运动目标跟踪是衔接运动
