基于C監(jiān)控平臺(tái)的多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)設(shè)計(jì)

效第紙1快章砌擺緒論揭1.1筆醒引言綠運(yùn)壇動(dòng)目標(biāo)的檢作測(cè)與跟蹤是晚應(yīng)用視覺(jué)研懸究領(lǐng)域的一垮個(gè)重要課題早。在現(xiàn)實(shí)生械活中人類(lèi)眼稀睛可以做到化次功能。但唇是當(dāng)要求更烏精確更持久霉的檢測(cè)與跟石蹤時(shí)僅憑肉擁眼明顯是不抓夠的。比如憂(yōu)安保措施的獵攝像頭，交喇通流量的檢易測(cè)，精確制藏導(dǎo)等等。因氏此對(duì)于運(yùn)動(dòng)旅目標(biāo)的檢測(cè)梨和跟蹤是一極個(gè)非常有意鐮義的課題，榆并會(huì)在相當(dāng)盡長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)幕不斷的研究追。桿只天能多目標(biāo)跟械蹤系統(tǒng)采用耀了先進(jìn)的圖癥像檢測(cè)，識(shí)唉別和跟蹤技瓣術(shù)，配合緊弟密運(yùn)動(dòng)控制終系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)故對(duì)大場(chǎng)景中迷多個(gè)運(yùn)動(dòng)目泛標(biāo)的連續(xù)快刷速跟蹤捕捉丹。多運(yùn)動(dòng)目向標(biāo)的檢測(cè)原蘿理就是：象將大場(chǎng)景內(nèi)扎多目標(biāo)的跟嗽蹤檢測(cè)和掠視頻分析勵(lì)功能集成在糊一個(gè)獨(dú)立的呀系統(tǒng)中，通艷過(guò)對(duì)前端攝洪像頭采集的典視頻信息進(jìn)垃行智能化分撐析，自動(dòng)對(duì)錄異常行為和債事件進(jìn)行數(shù)松據(jù)采集分類(lèi)族并聯(lián)動(dòng)報(bào)警明，同時(shí)后臺(tái)足可以實(shí)時(shí)看白到分析數(shù)據(jù)迅和視頻錄像斃，在事后可麻以通過(guò)事件優(yōu)檢索進(jìn)行視窯頻提取和取燥證。道而附改課題主要叛是適用于復(fù)縣雜的實(shí)際情義況。該方法師主要優(yōu)點(diǎn)是名：可以同時(shí)叮監(jiān)控多個(gè)目街標(biāo)不同行為婆模式。所以昏該技術(shù)可以孟廣泛用于各針類(lèi)大型的公玩共場(chǎng)合以應(yīng)柴對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)裝實(shí)情況。禽1.2片友多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)謹(jǐn)檢測(cè)近年來(lái)與的發(fā)展與現(xiàn)頁(yè)狀燒加運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢哄測(cè)在國(guó)外已激經(jīng)取得了一西些的研究成健果，許多相乏關(guān)技術(shù)已經(jīng)雙開(kāi)始應(yīng)刻很駱油神,克申穿扮播標(biāo)提取大致伶可以分兩類(lèi)依,蹲一類(lèi)以空間挺同性為準(zhǔn)則饞,踩先用形態(tài)學(xué)品濾波器或其鵝他濾波器對(duì)敵圖像作預(yù)處喚理虛;嶺然后對(duì)該圖志像的亮度、貢色度或其他皮信息作空間盆上的分割以雅對(duì)區(qū)域作邊免緣檢測(cè)效;呼之后作運(yùn)動(dòng)鳥(niǎo)估計(jì)噴,針并合并相似盯的運(yùn)動(dòng)區(qū)域委以得到最終半的提取結(jié)迷果。寸如光流算法安、翻主動(dòng)輪廓模殖型算法。此鞭類(lèi)方法結(jié)果追較為準(zhǔn)確但擱是運(yùn)算量相萌對(duì)較頸守垮念奴,雨這類(lèi)算法主蘇要通過(guò)幀差襯檢測(cè)圖像上遲的變化區(qū)域陸和不變區(qū)域插,鐵將運(yùn)動(dòng)物體丘與靜止背景波進(jìn)行分割。章此類(lèi)方法運(yùn)志算量小督,派提取結(jié)果不停如前類(lèi)方法您準(zhǔn)確。此外櫻,灰還有時(shí)空結(jié)羊合方法、時(shí)鋸空亮度梯度壇信息結(jié)合的節(jié)方法等等。映1.3拳捷實(shí)現(xiàn)方法同竭在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)百目標(biāo)檢測(cè)時(shí)統(tǒng)，一個(gè)很重叫要的步驟就扎是區(qū)分出運(yùn)輔動(dòng)目標(biāo)和背忽景范圍，脂常燭見(jiàn)的一種情多況是攝像機(jī)道處于靜止?fàn)钛瓚B(tài)并且焦距漏也是固定的停。此時(shí)，圖禾像中的背景蜻區(qū)域依固定不動(dòng)。寒在這種情況磨下，運(yùn)動(dòng)目嘆標(biāo)識(shí)別無(wú)論爺是使用背景答差法，還是盼使用背景差蒼法結(jié)蹦合幀間差法愁，質(zhì)量良好行的背景的建緞立顯得及其意重要。另外財(cái)，當(dāng)涉及到且背景的使用郊時(shí)，一旦背惑景發(fā)生一些貓變化時(shí)，如紡背景中頻繁晴地出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)銀物體，或者哪光照發(fā)生變保化、樹(shù)葉等繼小物體的晃糠動(dòng)等等，使架得不能準(zhǔn)確離地提取背景僻作為參考圖悠像，從而不海能正確地分野割出視頻序黎列中的運(yùn)動(dòng)驕物體。為了安克服上述問(wèn)句題，國(guó)內(nèi)外師眾多研究人肉員提出了背洽景建立和自路適應(yīng)的背景足模型，實(shí)現(xiàn)僚了背景模型凍的實(shí)時(shí)更新振，能夠比較閥準(zhǔn)確地識(shí)別徑出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)金。在能夠滿(mǎn)州足實(shí)時(shí)性和懷實(shí)用性要求邪的前提下既。玉討論并研究謀下列幾種算情法：崇（1）評(píng)手動(dòng)背景裙法：的需愛(ài)要人觀(guān)察到測(cè)沒(méi)有前景物散體時(shí)啟動(dòng)該聲幀圖像，作杰為背景圖像元。罩這種背景提述取方法諸增加了人力嫌和物力的需蓄求，而且在耐很多情況下查很難在沒(méi)有返前景的情況啊下獲得背景譽(yù)圖素像，膝比如高速公暫路的車(chē)輛監(jiān)礎(chǔ)測(cè)系統(tǒng)、懸小區(qū)的門(mén)禁雅系統(tǒng)等等。訓(xùn)這種方法不悄能實(shí)現(xiàn)自適襲應(yīng)灘背景更新的肢功能，需要猾使用其他方選法修正由于看光線(xiàn)，亮度宵等的變化帶艇來(lái)的背景誤暑差。延（2絲）統(tǒng)計(jì)中值籮法：繼考慮到運(yùn)動(dòng)鳥(niǎo)物體較少的缺情況下，連炊續(xù)多幀圖像哪中背景的像類(lèi)素值占蠅主要部分，錯(cuò)這樣在一段嗓時(shí)間內(nèi)變化爛緩慢，取中彎值便可以認(rèn)泄為是背景圖乓像。統(tǒng)計(jì)中桌值算執(zhí)法從統(tǒng)計(jì)學(xué)黨的角度統(tǒng)計(jì)證單個(gè)像素點(diǎn)借Ai水姻被渾…撇N)腿連續(xù)幀圖像膊中的亮度值科Bi。砌在一段時(shí)間懂內(nèi)對(duì)視頻序無(wú)列圖像的亮蔥度值墳(卻或者色彩信鋪息劇)諸擇B仿i哲進(jìn)行排序，錘然后取中值星Mi泰帖作為背景?；墼撍惴ù嬖谥斓膯?wèn)題在于猴：圖像幀的密像素點(diǎn)大多黎以數(shù)萬(wàn)，數(shù)其十萬(wàn)的數(shù)釘量級(jí)出現(xiàn)，歷而用于取中來(lái)值的圖像幀伐數(shù)量忙N椅也應(yīng)該比較國(guó)大。對(duì)如此礦大的數(shù)組進(jìn)姐行排序裁取出中值，衡實(shí)現(xiàn)時(shí)計(jì)算圖量較大，處虧理較慢。同鑰時(shí)需要占用助大量的內(nèi)存腔單元用于存堆儲(chǔ)數(shù)臥據(jù)。箭（3）衡算術(shù)平均法授：痰提取背景圖介像時(shí)可以總老結(jié)為在特定拋的時(shí)間段內(nèi)生對(duì)像素點(diǎn)的摘亮度燈和色彩信息削取平均值，泛用均值作為惡背景圖像對(duì)惡應(yīng)像素點(diǎn)數(shù)蘿值。在讀入餡一段視頻時(shí)惰，逐對(duì)溫某一像素點(diǎn)繡進(jìn)行觀(guān)察，龍會(huì)發(fā)現(xiàn)在沒(méi)恐有前景的運(yùn)懶動(dòng)目標(biāo)通過(guò)鵲時(shí)，程該點(diǎn)的灰度忘值保持穩(wěn)定類(lèi)，變化很小勺,漆只有當(dāng)前景今的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)師通過(guò)時(shí)，該濫點(diǎn)的灰度才萌會(huì)發(fā)生劇烈唯的變化。這放樣就可以連蝕續(xù)讀入功N馳幀圖像，對(duì)耗圖像各點(diǎn)的這灰度或色彩佛信息進(jìn)行統(tǒng)封計(jì)的方法，勺使得變化劇梅烈的像素點(diǎn)泊變得平緩，時(shí)取其平均值腐作為背景圖魯像像素點(diǎn)的殃值。這樣也感可以濾除背灶景圖像中的上突變?cè)肼朁c(diǎn)欄。其統(tǒng)計(jì)公滴式如下：魄否榆結(jié)吵別耽爺（1造.1）參公式中式中舒：魔等郵歌表示背景圖勵(lì)像，炎暫編表示第有i踩幀序列圖像駕，炒N樸表示平均幀集數(shù)。臘在實(shí)際場(chǎng)景板中，垂一段時(shí)間內(nèi)薯，拼同一區(qū)域很樣少有可能總敗是存在運(yùn)動(dòng)終物體。鏟而通過(guò)平屋均法得到的組背景就會(huì)消濤除亮暗分布譯不均勻的情柄況。布目前，大多通數(shù)的運(yùn)動(dòng)目留標(biāo)檢測(cè)的方盤(pán)法或是基于品圖像序列中盼時(shí)間信息的弊，搞或是基于饅圖像序列中間空間信息的楊。常見(jiàn)的方帽法有如下曉3猜種：卵島(1)送光流法:科當(dāng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)釋時(shí)，圖像上光對(duì)應(yīng)目標(biāo)的橋亮度信息（副光流）也相辰應(yīng)的運(yùn)殘動(dòng)。這樣融，根據(jù)時(shí)間忽上相鄰的幾自幀圖像可以象計(jì)算出各像乓素點(diǎn)運(yùn)動(dòng)的共大小和方向涉，從而利用峽運(yùn)動(dòng)場(chǎng)來(lái)區(qū)勝分背景和運(yùn)祝動(dòng)目標(biāo)。其陽(yáng)主要優(yōu)點(diǎn)在活于能檢測(cè)出栗獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)洗目標(biāo)，而不趨需預(yù)知場(chǎng)景時(shí)的任何信息危，對(duì)變化的乒復(fù)雜背景情突況有較好的經(jīng)適應(yīng)。但其濾缺點(diǎn)也很明忌顯，由于要饒依賴(lài)光流估怖計(jì)的準(zhǔn)確程廉度，大多數(shù)袖計(jì)算方法相歸當(dāng)復(fù)雜并且穴計(jì)算量特別障大，所以除再非有特殊的屢硬件支持，圾否則很難實(shí)緒現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)壟。脅(2)撈背景減法:盒閘將實(shí)時(shí)視頻親流中的圖像汪像素點(diǎn)灰度搜值與事先已久存儲(chǔ)或?qū)崟r(shí)蛇得到的視頻材背景模型中皺的相應(yīng)值比直較，報(bào)不符合要求掩的像素點(diǎn)被撒認(rèn)為是運(yùn)動(dòng)賄像素。誓這是視頻監(jiān)愈控中最常用纖的球運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方嚇?lè)?。這種方王法雖然能較智完整的提取刪運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，詢(xún)但對(duì)光照和尤外部條件造捉成的謙環(huán)境變化過(guò)陣于敏感，常駝常會(huì)將運(yùn)動(dòng)取目標(biāo)的陰影托錯(cuò)誤的檢測(cè)串為其自身的后一部分。同胞時(shí)由飄于時(shí)間流逝蕩，錄實(shí)際場(chǎng)景的射多種因素都君會(huì)發(fā)生變化算，比如停留花物的出現(xiàn)、隨光線(xiàn)等的變?；?、隆運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)道背景的遮擋俊等等，背景畏需要得到實(shí)產(chǎn)時(shí)地更新，今這是影響其埋檢測(cè)效果的倒一個(gè)重要因賣(mài)素。跡隊(duì)(3)援幀間差法:仆卸幀間差法是蔑根據(jù)當(dāng)前圖賽像與參考圖蠻像的差別來(lái)小獲得運(yùn)動(dòng)目疏標(biāo)輪廓的方勉法。這種方麻法對(duì)于場(chǎng)景叢中的光線(xiàn)漸郵變不敏感，叮適于動(dòng)態(tài)變竟化的環(huán)境，裹且運(yùn)算量相峽對(duì)較小。波啞不能完整的慎提取運(yùn)動(dòng)目柜標(biāo)，且在運(yùn)緞動(dòng)實(shí)體內(nèi)易軌產(chǎn)生空洞現(xiàn)沉象，從而不墳利于下一步岔的分析和處志理。悉1.4軟冊(cè)件的運(yùn)用炸基于pc棉監(jiān)控平臺(tái)的傷多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)轟檢測(cè)用系統(tǒng)的軟件咐部分大都采泡用VC++別,VB或者戶(hù)Matla效b,本課題夠選用了Ma龜tlab，牛Matla朽b偷由一系列工用具組成。這墾些工具方便每用戶(hù)使用M宿ATLAB遇的臥函數(shù)攀和文件，其宅中許多工具氏采用的是圖府形用戶(hù)界面仗。包括MA盜TLAB桌在面和命令窗司口、歷史命慌令窗口、編伐輯器和調(diào)試期器、路徑搜新索和用于用帳戶(hù)瀏覽幫助備、工作摩空間債、文件的瀏住覽器。隨著容MATLA怕B的商業(yè)化許以及軟件本館身的不斷升尚級(jí)，MAT冶LAB的用材戶(hù)界面也越堪來(lái)越精致，那更加接近W腥indow硬s的標(biāo)準(zhǔn)界許面養(yǎng)，膜人機(jī)交互性薪更強(qiáng)，操作尾更簡(jiǎn)單。而因且新版本的裳MATLA驚B提供了完葛整的聯(lián)機(jī)查特詢(xún)、幫助系彈統(tǒng)，極大的摟方便了用戶(hù)鴨的使用。簡(jiǎn)繳單的編程環(huán)瀉境提供了比嗽較完備的調(diào)稿試系統(tǒng)，程見(jiàn)序不必經(jīng)過(guò)材編譯就可以叉直接運(yùn)行，膽而且能夠及汽時(shí)地報(bào)告出右現(xiàn)的錯(cuò)誤及江進(jìn)行分析。法1.5韻總結(jié)斜本章節(jié)主要勤介紹了下多葵運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢疫測(cè)的目前狀分況以及未來(lái)息發(fā)展的前景抄。并且了解身了我們可以噸運(yùn)用的方法帝以及可以運(yùn)梨用的軟件。沫通過(guò)對(duì)課題宵的認(rèn)識(shí)確定享后面我們對(duì)兔課題難點(diǎn)的忠學(xué)習(xí)以及難斥點(diǎn)克服的方闖式。并且對(duì)稈圖像處理處寧容易造成的竹干擾進(jìn)行重流點(diǎn)考慮，避叮免出現(xiàn)圖像控模糊讀取物博體不完整等異情況。沫第2章催氏系統(tǒng)的總體蹲設(shè)計(jì)及預(yù)處依理盈2.1多狐運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的墊檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)耐計(jì)方案聽(tīng)一個(gè)完整的嶼多目標(biāo)跟蹤棋系統(tǒng)要完成捧從圖像采集徹到運(yùn)動(dòng)物體恒識(shí)別輸出，疲過(guò)程相當(dāng)復(fù)皺雜，基本可勒以分成硬件戚部分跟軟件義部分，硬件獻(xiàn)部分包括系梯統(tǒng)觸發(fā)、圖祝像采集，軟襖件部分包括溜圖像預(yù)處理膏、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)醒位置提取、未多運(yùn)動(dòng)物體亡分割、運(yùn)動(dòng)獻(xiàn)目標(biāo)識(shí)別四鑰大部分。扭1、讀取圖群像攝首先需要讀榜取目標(biāo)圖像匯，將圖像放下置到mat慧lab中的新work文掘件夾以方便補(bǔ)調(diào)用。我們拐可以通過(guò)程司序來(lái)調(diào)用圖董像方便后面裹的操作。辜我們?cè)谂臄z擱圖像和視頻較中經(jīng)常會(huì)受久到環(huán)境的影榜響，比如陰喉影，光照，藍(lán)反光等等。吩同時(shí)也有可獲能由于風(fēng)吹釋動(dòng)樹(shù)葉之類(lèi)迅的干擾，而有且由于我們裂拍攝的工具踢限制所以拍還攝時(shí)會(huì)產(chǎn)生淚模糊不清晰鉛甚至在拍攝堪快速運(yùn)動(dòng)物奸體時(shí)會(huì)產(chǎn)生碑物體變形的吵結(jié)果。這些宗都會(huì)對(duì)于我阻們的結(jié)果有絹很大的影響唱。所以我們?nèi)涝谂臄z時(shí)選兄擇較為穩(wěn)定融的環(huán)境以此皇從中選取拍得攝清晰完整冶的圖像視頻完來(lái)方便我們妄課題的研究胞。2、預(yù)處理艇圖像首先需分要進(jìn)行預(yù)處塞理將圖像轉(zhuǎn)鏈換成二值化主圖像。二值抖化圖像也就芹是將圖像上循的像素點(diǎn)的言灰度值設(shè)置烘為0或者2辦55這樣可廢以呈現(xiàn)出明器顯的黑白效昌果方便研究協(xié)。交3、判別運(yùn)梢動(dòng)物體衰判別圖像中灑的運(yùn)動(dòng)物體田原理是利用爽運(yùn)動(dòng)物體區(qū)旦域的特征來(lái)忘判斷物體，皮將運(yùn)動(dòng)物體嗚區(qū)域從整幅此圖像中分割欄出來(lái)，也就印是對(duì)于運(yùn)動(dòng)氏物體進(jìn)行預(yù)悠判。對(duì)于圖糧像進(jìn)行輪廓繡處理來(lái)判斷梳運(yùn)動(dòng)物享體。狹4、檢測(cè)多糾運(yùn)動(dòng)目標(biāo)筆一般的檢測(cè)族方式分為3讓種光流法，牛背景減除法歡和時(shí)間幀差難法。由于光也流法對(duì)于設(shè)乎備和算法的撇要求過(guò)高所駱以在本課題夸中不會(huì)考慮箱，只考慮和婚對(duì)比背景減退除和時(shí)間幀牧差法兩種方聲式。治2.2愁用PC監(jiān)控平滿(mǎn)臺(tái)的簡(jiǎn)述酷2.2.1漂PC監(jiān)控嗓平臺(tái)硬件介雞紹紙1膀、鄰pc監(jiān)控主卵機(jī)：普通型刃，配置無(wú)特聞殊要求，主因要完成圖像恢采集、串口仰通信控制的劑任務(wù)。士2成、偉微視GEV績(jī)相機(jī)：實(shí)現(xiàn)笛灰度圖像的熄采集，傳輸強(qiáng)穩(wěn)定、良好程的開(kāi)放性和豎兼容性。岸3臟、參千兆網(wǎng)網(wǎng)卡態(tài)：為充分發(fā)羽揮相機(jī)的性瞇能，推薦使懼用的網(wǎng)卡型珍號(hào)：Int并elPR史O/100棗0,Int爭(zhēng)el82北540,I公ntel耐82541擋等。算4準(zhǔn)、彩解碼控制器刪：調(diào)控相機(jī)淚參數(shù)，如全添方位轉(zhuǎn)動(dòng)鏡軋頭，拉近拉肥遠(yuǎn)鏡頭，調(diào)憐整鏡頭光圈桌大小和聚焦跑等。往2.2.2稼硬件連接博結(jié)構(gòu)示意圖伙千兆網(wǎng)卡插榜在pc主機(jī)逝的擴(kuò)展卡槽壩上，它將千命兆網(wǎng)相機(jī)采地集到的模擬訊圖像信號(hào)轉(zhuǎn)報(bào)換成計(jì)算機(jī)庭能夠處理的慌數(shù)字圖像信渴號(hào)，此外它持還帶有圖像銷(xiāo)緩存器，用羅于存放所采叨集的圖像數(shù)到據(jù)，較好的榮網(wǎng)卡能夠保竿證大數(shù)據(jù)量路或頻繁控制爺相機(jī)時(shí)的可禿靠性和穩(wěn)定擴(kuò)性。倉(cāng)監(jiān)視主機(jī)一像方面將采集群到的圖像信堅(jiān)號(hào)顯示到自聰主開(kāi)發(fā)的基鐵于MFC框李架的可視窗鏟口，另一方么面對(duì)目標(biāo)的冰行為分析判瘦斷后，發(fā)出背控制信號(hào)，互通過(guò)RS2某32-48航5轉(zhuǎn)換器，引輸入到解碼抖控制器，控玩制云臺(tái)的轉(zhuǎn)寶動(dòng)、調(diào)整光恢圈、聚焦等叔，使攝入的揉畫(huà)面清晰、引實(shí)時(shí)的跟蹤聾運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的籮軌跡，方便慚后續(xù)的圖像獸處理工作。蝕解碼控制器黎采用半雙工歪的RS48腫5通信網(wǎng)絡(luò)姥，具有傳輸語(yǔ)距離遠(yuǎn)、抗獄干擾能力強(qiáng)債等特點(diǎn)。廟圖2.晶1橫解碼控制該器結(jié)構(gòu)框圖鹿2.3圖逝像預(yù)處理灣一般由于拍頸攝條件的限齡制以及外界廳的干擾使得癢其圖像不能領(lǐng)直接運(yùn)用。企所以我們必掌須對(duì)原始圖掠像進(jìn)行預(yù)處蜓理。初期階存段應(yīng)該對(duì)原膊始圖像灰度纖化并校正，絕噪聲過(guò)濾等毛。對(duì)于視頻按檢測(cè)中的圖浸像預(yù)處理不占考慮圖像質(zhì)散量原因而是觸突出了圖像蔥中的我們需租要檢測(cè)的特?fù)P征并且消減魚(yú)其他不重要魯?shù)奶卣?。脾抓圖像的預(yù)注處理也可以籃幫助我們?cè)诙竞竺娴倪^(guò)程葵中做的更加死精確。圖像度預(yù)處理一般敵分為圖像增辣強(qiáng)，分割和扇數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)斃。疤增強(qiáng)圖像中花的有用信息地，它可以是每一個(gè)失真的綱過(guò)程，其目夾的是要改善耍圖像的視覺(jué)遍效果，針對(duì)芹給定圖像的并應(yīng)用場(chǎng)合，惹有目的地強(qiáng)販調(diào)圖像的整瘋體或局部特景性，將原來(lái)士不清晰的圖登像變得清晰芽或強(qiáng)調(diào)某些土感興趣的特佛征，擴(kuò)大圖俱像中不同物徑體特征之間牙的差別，抑每制不感興趣腔的特征，使彎之改善圖像匆質(zhì)量、豐富搬信息量，加惱強(qiáng)圖像判讀免和識(shí)別效果爆，滿(mǎn)足某些場(chǎng)特殊分析的翁需要?？硤D像增強(qiáng)可獅分成兩大類(lèi)巨：頻率域法爽和空間域法兵。前者把圖逼像看成一種第二維信號(hào)，龍對(duì)其進(jìn)行基參于二維傅里超葉變換的信譜號(hào)增強(qiáng)。采瑞用低通濾波柳（即只讓低票頻信號(hào)通過(guò)乘）法，可去贈(zèng)掉圖中的噪栗聲；采用高姨通濾波法，匠則可增強(qiáng)邊帳緣等高頻信覆號(hào)，使模糊姨的圖片變得戀清晰。后者述空間域法中及具有代表性呆的算法有局握部求平均值肌法和中值濾尋波（取局部南鄰域中的中負(fù)間像素值）課法等，它們心可用于去除籃或減弱噪聲模。爭(zhēng)圖像增強(qiáng)的匆方法是通過(guò)兄一定手段對(duì)槍原圖像附加醉一些信息或擦變換數(shù)據(jù)，會(huì)有選擇地突迅出圖像中感鬼興趣的特征蜓或者抑制(父掩蓋)圖像到中某些不需代要的特征，圾使圖像與視驅(qū)覺(jué)響應(yīng)特性紋相匹配。在霞圖像增強(qiáng)過(guò)蹈程中，不分胡析圖像降質(zhì)動(dòng)的原因，處木理后的圖像淺不一定逼近欲原始圖像。巡圖像增強(qiáng)技庭術(shù)根據(jù)增強(qiáng)抓處理過(guò)程所靜在的空間不吼同，可分為洋基于空域的常算法和基于名頻域的算法籌兩大類(lèi)?；逵诳沼虻乃惴悍ㄌ幚頃r(shí)直逐接對(duì)圖像灰屬度級(jí)做運(yùn)算搭，基于頻域吉的算法是在混圖像的某種途變換域內(nèi)對(duì)銹圖像的變換變系數(shù)值進(jìn)行文某種修正，林是一種間接麥增強(qiáng)的算法競(jìng)。鉛本課題中我虧們將會(huì)運(yùn)用圾空域?yàn)V波法噸，一般分為暈三種中值濾葡波，均值濾仰波，高斯濾姻波。在本章秤節(jié)中我們著曾重分析空域晌濾波法和形師態(tài)學(xué)濾波。乖2.3.1兼噪聲分類(lèi)組噪聲是圖象憑干擾的重要射原因，一幅庭圖象在實(shí)際鋸應(yīng)用中可能克存在各種各脆樣的噪聲,扣這些噪聲可決能在傳輸中皂產(chǎn)生,也可賺能在量化等央處理中產(chǎn)生事。根據(jù)噪聲媽和信號(hào)的關(guān)偵系可將其分割為三種形式鞏:(f(x收,y)表示臨給定原始圖渾象,g(x胡,y)表示頁(yè)圖象信號(hào),蛋n(x,y雜)表示噪聲掘。虹(1)騾加性噪聲,野此類(lèi)噪聲與繞輸入圖象信臟號(hào)無(wú)關(guān),含歡噪圖象可表盡示為f(x等,y)=g螞(x,y)饞+n(x,擺y),論信道噪聲爪及光導(dǎo)攝像卻管的攝像機(jī)裙掃描圖象時(shí)施產(chǎn)生的噪聲炸就屬這類(lèi)噪嗎聲；旺(2)播乘性噪聲千,此類(lèi)噪聲妙與圖象信號(hào)常有關(guān),含噪采圖象可表示退為f(x,企y)=g(罰x,y)+房n(x,y辯)g(x,罩y),飛點(diǎn)嫩掃描器掃描激圖象時(shí)的噪桑聲,電視圖夢(mèng)象中的相關(guān)舒噪聲,膠片尚中的顆粒噪否聲就屬于此鞭類(lèi)噪聲；矩(3)膨量化噪聲世,此類(lèi)噪聲民與輸入圖象罷信號(hào)無(wú)關(guān),餃?zhǔn)橇炕^(guò)程妻存在量化誤閉差,再反映噴到接收端而慈產(chǎn)生。什2.3.2滴中值濾波養(yǎng)去伴中值濾波法駁是一種非線(xiàn)事性平滑技術(shù)毒，它將每一技像素伙點(diǎn)的間灰度值蒸設(shè)置為該點(diǎn)屬某鄰域窗口渴內(nèi)的所有像坡素點(diǎn)灰度值舊的達(dá)中值腦.旨中值濾波對(duì)膨脈沖噪聲有般良好的濾除呀作用，特別遭是在濾除噪樸聲的同時(shí)，神能夠保護(hù)信觸號(hào)的邊緣，摧使之不被模周糊。這些優(yōu)德良特性是線(xiàn)摘性濾波方法素所不具有的代。此外，中忍值濾波的算巾法比較簡(jiǎn)單計(jì)，也易于用導(dǎo)硬件實(shí)現(xiàn)。荷所以，中值辱濾波方法一隆經(jīng)提出后，孩便在數(shù)字信垃號(hào)處理領(lǐng)得俗到重要的應(yīng)筐用。量中值濾波方有法：對(duì)一個(gè)外數(shù)字信號(hào)序叼列x耕j摩(-匆∞浪<j<征∞妻)進(jìn)行濾波歇處理時(shí)，首素先要定義一態(tài)個(gè)長(zhǎng)度為奇充數(shù)的L長(zhǎng)窗最口，L=2語(yǔ)N+1，N尿?yàn)檎麛?shù)。握設(shè)在某一個(gè)坦時(shí)刻，窗口撤內(nèi)的信號(hào)樣床本為x(i漸-N)，豐…本，x(i)甲，奏…樹(shù)，x(i+輪N)，其中堪x(i)為哀位于窗口中后心的信號(hào)本蝦值。對(duì)這L秀個(gè)信號(hào)樣本隙值按從小到評(píng)大的順序排負(fù)列后，其中靜值，在i處劈的樣值，便狼定義為中值稱(chēng)濾波的輸出香值蘭。脾姓蝶姻向哈調(diào)陽(yáng)（2.芒1）店志貼浸悠堪具體實(shí)現(xiàn)的忍方法：研中值濾波是財(cái)基于排序統(tǒng)伴計(jì)理論的一思種能有效抑本制噪聲的非框線(xiàn)性信號(hào)處眾理技術(shù)，中乘值濾波的基多本原理是把撒數(shù)字圖像或也數(shù)字序列中私一點(diǎn)的值用炎該點(diǎn)的一個(gè)錘鄰域中各點(diǎn)膛值的中值代赤替，讓周?chē)莸南袼刂到又\近的真實(shí)值癢，從而消除怪孤立的噪聲懸點(diǎn)。方法是懇用某種結(jié)構(gòu)孩的二維滑動(dòng)港模板，將板蕉內(nèi)像素按照脅像素值的大押小進(jìn)行排序鬧，生成單調(diào)想上升（或下貿(mào)降）的為二慮維數(shù)據(jù)序列襯。二維中值福濾波輸出為費(fèi)g（x,y湖）=med宏{f(x-繞k,y-l鞋),(k,鼠l顛∈爆W)}，睛其中，f(秋x,y)，吼g(x,y永)分別為原成始圖像和處奧理后圖像。啊W為二維模萌板，通常為鬼3*3，5加*5區(qū)域，往也可以是不凱同的的形狀剝，如線(xiàn)狀，勤圓形，十字補(bǔ)形，圓環(huán)形扁等。判1：通過(guò)從憂(yōu)圖像疼中的某個(gè)采晃樣窗口取出棒奇數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)趟進(jìn)行排序后2：用排序釋后的聾中值狀取忙代要處理的線(xiàn)數(shù)據(jù)即可澇我們需要通鬧過(guò)matl烤ab將原始同圖進(jìn)行灰度槽化然后加入拌椒鹽噪聲隨碼后進(jìn)行中值坐濾波處理，有如圖殲2.2所示獲：揀圖2.竟2桿吼中值濾波效構(gòu)果圖栽2.3.3省均值濾波狡均值濾波是管典型的愿線(xiàn)性技濾波算法，熔它是指在圖碼像上對(duì)目標(biāo)逗像素給一個(gè)指模板，該?；灏似溲街?chē)呐R近蓋像素（以目世標(biāo)象素為中餐心的周?chē)?監(jiān)個(gè)像素，構(gòu)通成一個(gè)濾波壺模板，即去叮掉目標(biāo)像素融本身），再逼用模板中的煩全體像素的盲平均值來(lái)代遠(yuǎn)替原來(lái)像素靈值。傍均值濾波也褲稱(chēng)為線(xiàn)性濾堅(jiān)波，其采用潔的主要方法還為鄰域平均副法。線(xiàn)性濾供波的基本原煩理是用均值何代替原圖像舍中的各個(gè)像飼素值，即對(duì)剖待處理的當(dāng)鎖前像素點(diǎn)（藏x，y），法選擇一個(gè)模宵板，該模板耽由其近鄰的旬若干像素組腎成，求模板遞中所有像素搭的均值，再污把該均值賦件予當(dāng)前像素茶點(diǎn)（x，y豪），作為處越理后圖像在秧該點(diǎn)上的灰閘度個(gè)g（x蛇，y），即第個(gè)g（x，遼y）=1/誤m孔∑朋f（x，y住）m為該過(guò)模板中包含祖當(dāng)前像素在幼內(nèi)的像素總件個(gè)數(shù)。惹但是均值濾腹波同時(shí)存在浸不足之處就驗(yàn)是不能很好望地保護(hù)圖像屢的細(xì)節(jié)，去牙噪的同時(shí)也虎可能去掉圖獻(xiàn)像的細(xì)節(jié)。丹如圖債2.3所示字：伍圖2.言3丟均值濾波效木果圖恰2.3.4蹈形態(tài)濾波斜(1)籌腐蝕霜腐蝕可以朽收縮圖像，足消除物體邊驕界點(diǎn)，可胳以把小于結(jié)花構(gòu)元素的物紛體(毛刺、張小凸起)少去除，通過(guò)換選取不同大垂小的結(jié)構(gòu)元抹素，就可以壇在原圖像中鄭去掉不同大總小的物體。蔑如：指紋圖歷像中充滿(mǎn)了以細(xì)小的粉塵柏顆粒，可猛以采用和粉先塵大小相近宜的結(jié)構(gòu)元素晉去除，使指狀紋變的清晰甩定義：A科和B是兩個(gè)李集合，A被啊B腐蝕定鬼義為：協(xié)塑如鉛室式昆鞭（吼2.2惱）能含義：腐蝕搖結(jié)果是這樣吳一個(gè)由移位挨元素z組成涌的集合，以樹(shù)至B對(duì)這些堵元素移位操我作的結(jié)果完帆全包含于A釋。傅如圖燕2.4所示痰：車(chē)圖2.伙4我紡腐蝕效果圖練(2)茫膨脹溫膨脹具有擴(kuò)毅大圖像的作饞用。通過(guò)膨階脹我們可以搬讓圖像中的瀉裂縫等得到凍填補(bǔ)，如一依個(gè)破鏡子的腐照片，通過(guò)班膨脹處理聲，可以恢復(fù)芒完好的樣子澇。悅定義：直A和B是兩衣個(gè)集合，A淺被B膨脹定義為：饑球撿堆摸榴換當(dāng)舒猛膨（屈2.3淹）圍上式表示：堤B的反射進(jìn)喬行平移與A狡的交集不為瞎空沫B的反射：諒相對(duì)于自身大原點(diǎn)的映象鄙B的平移：擠對(duì)B的反射鋸進(jìn)行位移低如圖魯2.5所示屢：帶圖2.泡5造曾膨脹效果圖凝(3)竿開(kāi)運(yùn)算羨利用圖像B盛對(duì)圖像A做映開(kāi)運(yùn)算，用賊符號(hào)詢(xún)表示，其定斃義為：壯延擊稀青吳謊貓輔萍甲燭（烘2.4懶）衡含義：先用蓄B對(duì)A腐蝕釘，然后用B案對(duì)結(jié)果膨脹妖功能：使圖漸像的輪廓變錘得光滑，斷躁開(kāi)狹窄的間籌斷和消除細(xì)寧的突出物村(4)拴閉運(yùn)算福使用結(jié)構(gòu)元染素B對(duì)集合律A進(jìn)行閉操襲作，定義為葉：結(jié)棗表押宋A廁?遺B=獎(jiǎng)(A習(xí)⊕節(jié)B)孕Θ雜B宿幅謎井井宗（去2.5描）港含義：先用答B(yǎng)對(duì)A膨脹稈，然后用B翁對(duì)結(jié)果腐蝕耀功能：同樣再使圖像的輪瀉廓變得光滑距，但與開(kāi)操吩作相反，它巨能消除狹窄倍的間斷和長(zhǎng)要細(xì)的鴻溝，座消除小的孔廁洞，并填補(bǔ)譽(yù)輪廓線(xiàn)中的饑裂痕績(jī)我們通過(guò)結(jié)察合開(kāi)閉運(yùn)算包來(lái)查看圖像逃去噪的效果蒼。我們讀取槐灰度圖通過(guò)管二值化和開(kāi)喜閉運(yùn)算來(lái)對(duì)遮胡椒鹽噪聲聲去噪。首先引我們加入椒促鹽噪聲效果站圖如圖舌2.6所示淹：凍圖2.默6仰受開(kāi)閉效果圖究隨后我們需似要對(duì)圖像進(jìn)潑行二值化的母處理使特征需明顯。效果桐如圖針2.7所示紙：街圖2.央7陡開(kāi)閉效果圖向最后我們對(duì)誘圖像進(jìn)行開(kāi)轟閉運(yùn)算來(lái)去調(diào)噪查看效果寫(xiě)，如圖紙2.8所示炕圖2.泉8裙娛開(kāi)閉效果圖辰圖2.群9反珍開(kāi)閉效果圖慌2.4通灰度化罷灰度緩數(shù)字圖像醒是每個(gè)像素蓮只有一個(gè)采減樣玻顏色萌的圖像。這摟類(lèi)圖像通常脆顯示為從最都暗赴黑色堆到最亮的繡白色遠(yuǎn)的歇灰度愚，理論上這啞個(gè)采樣可以押是任何顏色蛇的深淺不同頓，甚至可以變是不同亮度寄上的不同顏慌色?；叶葓D考像與眉黑白圖像讓不同，在計(jì)掠算機(jī)圖像領(lǐng)命域中黑白圖豪像只有黑白腿兩種顏色，嘆灰度圖像在養(yǎng)黑色與白色李之間還有許件多級(jí)的顏色清深度?；叶葕W圖像經(jīng)常是有在單個(gè)館電磁波頻譜生如可見(jiàn)光內(nèi)益測(cè)量每個(gè)像蓄素的瘡亮度渾得到的。咱在RGB模洗型中，如果縮R=G=B伸時(shí)，則彩色兵表示一種灰超度顏色，其漫中R=G=近B的值叫灰地度值，因此棍，灰度圖像露每個(gè)像素只姥需一個(gè)字節(jié)培存放灰度值跌（又稱(chēng)強(qiáng)度固值、亮度值斗），灰度范嘗圍為0-2缺55。一般敢有以下四種歲方法對(duì)彩色饅圖像進(jìn)行灰朋度化：號(hào)灰度值的方費(fèi)法：1、分量法穗將彩色圖像因中的三分量薪的亮度作為側(cè)三個(gè)灰度圖串像的灰度值菌，可根據(jù)應(yīng)優(yōu)用需要選取伴一種灰度圖貿(mào)像。縣扔徑f福1(術(shù)i,j謹(jǐn))甜=R(i,頂j)f德2(促i,j孤)烘=G謠(都i,j傻)躁f置3(騙i,j懲)卷=B概(絞i,j壘)朗口(因2.6)姥其中哨fk推(i,j)掃(蒜k飽=1,2,約3)為轉(zhuǎn)換徑后的灰度圖晃像在（絲i準(zhǔn),丸j法）處的灰度梨值。如圖4屈-1的彩色司圖像轉(zhuǎn)為4幟-2三種紡灰度圖態(tài)。悼（a）R分役量灰度圖獅（b）G分誕量灰度圖漫（c）B分尋量灰度圖紹圖4-2燭彩色圖的三泳分量灰度圖市2占、由最大值法柄將彩色圖像仗中的三分量庭亮度的最大坦值作為灰度矩圖的灰度值判。未義f呼(犯i,j喘)=max算(附R暖(饞i,j忌),朋G朝(搖i,j膜),嬸B(yǎng)式(魯i,j爛))形駱響忘標(biāo)(粘2.7)結(jié)3貌、薯平均值法盟將彩色圖像簽中的三分量愈亮度求平均規(guī)得到一個(gè)灰衛(wèi)度值。固溝套f之(債i,j柏)=(跑R著(際i,j挨)+售G濤(腦i,j撓)+糖B技(貨i,j崇))/3龜同熊課(2超.8)扮4赴、彼加權(quán)平均法循根據(jù)重要性移及其它指標(biāo)膜，將三個(gè)分華量以不同的嬌權(quán)值進(jìn)行加喬權(quán)平均。由拴于人眼對(duì)綠奶色的敏感最失高，對(duì)藍(lán)色斗敏感最低，暖因此，按下嚴(yán)式對(duì)RGB勝三分量進(jìn)行怨加權(quán)平均能烘得到較合理餓的灰度圖像獨(dú)。襪散f卷(遮i,j鴉)=0.3絞0清R她(六i,j眼)+0.5耕9紗G品(棄i,j鑒)+0.1角1藍(lán)B扮(輸i,j般))飼廁幟夠(2.浸9)曠效果如圖2安.10所示看：胡圖2.粱10灰度化部效果圖跟2.5叼二值化底圖像的二值安化處理就是沈?qū)D像上的閣點(diǎn)的灰度置柔為0或25純5，也就是辱將整個(gè)圖像繭呈現(xiàn)出明顯貍的黑白效果價(jià)。即將25零6個(gè)亮度等避級(jí)的灰度圖頁(yè)像通過(guò)適當(dāng)哥的閾值選取愛(ài)而獲得仍然濾可以反映圖驗(yàn)像整體和局鼠部特征的二攔值化圖像。嬌在數(shù)字圖像斧處理中，二伸值圖像占有倉(cāng)非常重要的豐地位，特別棕是在實(shí)用的稅圖像處理中罩，以二值圖垮像處理實(shí)現(xiàn)決而構(gòu)成的系制統(tǒng)是很多的茶，要進(jìn)行二遣值圖像的處抵理與分析，脾首先要把灰遵度圖像二值陣化，得到二殊值化圖像，乖這樣子有利攻于在對(duì)圖像死做進(jìn)一步處菠理時(shí)，圖像售的集合性質(zhì)朱只與像素值捆為0或25址5的點(diǎn)的位導(dǎo)置有關(guān)，不選再涉及像素垃的多級(jí)值，磨使處理變得召簡(jiǎn)單，而且彩數(shù)據(jù)的處理滿(mǎn)和壓縮量小香。為了得到閘理想的二值諷圖像，一般敗采用封閉、脹連通的邊界鍵定義不交疊觸的區(qū)域。所握有灰度大于掙或等于閾值悶的像素被判危定為屬于特棉定物體，其廊灰度值為2史55表示，齊否則這些像拿素點(diǎn)被排除誓在物體區(qū)域賄以外，灰度門(mén)值為0，表炎示背景或者惠例外的物體傍區(qū)域。如果影某特定物體哲在內(nèi)部有均艦勻一致的灰貫度值，并且灘其處在一個(gè)驗(yàn)具有其他等樣級(jí)灰度值的幸均勻背景下船，使用閾值賢法就可以得則到比較的分江割效果。如稿果物體同背鬼景的差別表巷現(xiàn)不在灰度罩值上（比如賭紋理不同）鉆，可以將這擱個(gè)差別特征土轉(zhuǎn)換為灰度踢的差別，然燭后利用閾值補(bǔ)選取技術(shù)來(lái)董分割該圖像千。動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)母閾值實(shí)現(xiàn)圖暖像的二值化歸可動(dòng)態(tài)觀(guān)察浙其分割圖像雀的具體結(jié)果輕。夾所有灰度大述于或等于閾醬值的像素被美判定為屬于尋特定物體，瀉其灰度值為理255表示拾，否則這些惱像素點(diǎn)被排膏除在物體區(qū)固域以外，灰擠度值為0，透表示背景或業(yè)者例外的物乖體區(qū)域。萌1抬、稀全局二值化嚴(yán)一幅圖像包倆括目標(biāo)繭物體加、望背景準(zhǔn)還有娘噪聲捐，要想從多南值的數(shù)字圖劣像中直接提禾取出目標(biāo)物顏體，最常用坦的方法就是城設(shè)定一個(gè)全崖局的閾值T界，用T將圖亡像的數(shù)據(jù)分槐成兩部分：蒜大于T的像館素群和小于低T的像素群釘。將大于T捏的像素群的緩像素值設(shè)定猜為庸白色完（或者億黑色喪），小于T基的像素群的徑像素值設(shè)定振為黑色（或械者白色）。徒全局二值化喬，在表現(xiàn)圖賊像細(xì)節(jié)方面族存在很大缺捧陷。為了彌衛(wèi)補(bǔ)這個(gè)缺陷俯，出現(xiàn)了局轎部二值化方渣法。孤2睬、勒局部自適應(yīng)紅二值化浴局部二值化莖的方法就是搭按照一定的李規(guī)則將整幅麗圖像劃分為罵N個(gè)窗口，脖對(duì)這N個(gè)窗佳口中的每一像個(gè)窗口再按主照一個(gè)統(tǒng)一家的閾值T將拉該窗口內(nèi)的車(chē)像素劃分為被兩部分，進(jìn)研行二值化處吃理。夜Suren輩dra廈局部二值化略也有一個(gè)缺懂陷。這個(gè)缺找陷存在于那陜個(gè)統(tǒng)一友閾值腸的選定。這凈個(gè)閾值是沒(méi)綢有經(jīng)過(guò)合理梅的運(yùn)算得來(lái)燦，一般是取漢該窗口的平蓋局值。這就直導(dǎo)致在每一疏個(gè)窗口內(nèi)仍麗然出現(xiàn)的是列全局二值化始的缺陷。為木了解決這個(gè)滅問(wèn)題，就出郊現(xiàn)了局部自笑適應(yīng)二值化耀方法。教局部自適應(yīng)球二值化，該賄方法就是在童局部二值化沒(méi)的基礎(chǔ)之上教，將吉閾值或的設(shè)定更加纖合理化。該熟方法的閾值田是通過(guò)對(duì)該僻窗口像素的通平均值恩E，像素之壤間的差平方需P，像素之蹦間的并均方根值艱Q等各種局垃部特征，設(shè)償定一個(gè)閘參數(shù)方程喊進(jìn)行閾值的牢計(jì)算，例如哥：T=a*爹E+b*P皇+c*Q，狂其中a,b薪,c是自由擠參數(shù)。這樣落得出來(lái)的二劃值化圖像就碰更能表現(xiàn)出歪二值化圖像臥中的細(xì)節(jié)。冊(cè)3岔、顏閥值選取圖Suren產(chǎn)dra算法播提取背景及應(yīng)目標(biāo)提取都鹿需對(duì)圖像二瓦值化。分割綠閾值的選取曲會(huì)直接影響杏目標(biāo)的分割留效果，閾值逝T的增加可適以一定量的默減少環(huán)境的硬影響，可是鉗同時(shí)也容易街將差分結(jié)果伙中變化不明網(wǎng)顯的區(qū)域作穴為前景被忽糾略掉；閾值直T減小時(shí)的訂效果正好相慣反會(huì)面臨環(huán)籠境的影響。幼閾值的選取掏都是采用的婚靜態(tài)固定閾述值。這種閾傲值的選取方剛法在實(shí)際運(yùn)貍用中有限制呈，因?yàn)樵谝暫Y頻監(jiān)控應(yīng)用心中，監(jiān)控者慎不可能隨時(shí)惠對(duì)監(jiān)控質(zhì)量商做出評(píng)估并刻相應(yīng)的修改督閾值。所以量，研究人員美提出了許多恰閾值的選取傻方法。但是啄到目前為止脂還不存在一顯種通用的方寫(xiě)法，判斷分色割是否成功去的客觀(guān)標(biāo)準(zhǔn)椒。所以局部港二值化比較超合適本課題舅具體步驟為正：域(1)灰閱選擇一個(gè)T崗的初始估計(jì)仁值歌(2)豆袋用T分割圖勒像。這樣做淚會(huì)生成兩組馳像素：G1湖由所有灰度瞎值大于T的摔像素組成，味而G2由所建有灰度值小定于或等于T獵的像素組成毅。鞋(3)領(lǐng)哲對(duì)區(qū)域G1誼和G2中的酷所有像素計(jì)蠢算平均灰度被值者μ申1和孕μ齊2。著(4)鹽超按下式計(jì)算惰新的閾值。女礦國(guó)慢育T=1/2絹(宴μ達(dá)2+姻μ供1)路攝響子要概(2.災(zāi)10)診(5)維列重復(fù)步驟(衡2)到(4饅)，直到逐囑次迭代所得嗚到的T值之士差小于預(yù)先匹定義的參數(shù)爪。振當(dāng)背景和對(duì)旋象在圖像中掌占據(jù)的面積敲相近時(shí)，好受的T的初始孝值就是圖像獵的平均灰度跡值。如果對(duì)者象與背景所萬(wàn)占的面積不米相近時(shí)，則類(lèi)其中一個(gè)像淋素組合會(huì)在張直方圖中占擊主要地位，宿平均灰度值虛就不是好的嚴(yán)初始選擇。穿此時(shí)，T更境合適的初值劣是諸如灰度貪值的中間值蟲(chóng)一類(lèi)的初值亮。嘗如圖勒2.11所竹示：腐圖2.茅11二值化封效果圖嗓2.6哈邊緣檢測(cè)禽邊液緣檢測(cè)是氧圖像處理耽和瞇計(jì)算機(jī)視覺(jué)答中的基本問(wèn)淚題，邊緣檢船測(cè)的目的是恨標(biāo)識(shí)數(shù)字圖妨像中亮度變歉化明顯的點(diǎn)頑。圖像屬性呆中的顯著變箏化通常反映顛了屬性的重液要事件和變織化。這些盆包括（i）襲深度上的不艘連續(xù)、（i宋i）表面方現(xiàn)向不連續(xù)、皮（iii）筑物質(zhì)屬性變太化和（iv私）場(chǎng)景照明災(zāi)變化。邊將緣檢測(cè)是圖俱像處理和由計(jì)算機(jī)視覺(jué)排中，尤其是得特征提取嬌中的一個(gè)研您究領(lǐng)域。哈圖像邊緣檢決測(cè)大幅度地辮減少了數(shù)據(jù)拼量，并且剔扛除了可以認(rèn)胡為不相關(guān)的估信息，保留香了圖像重要牧的結(jié)構(gòu)屬性買(mǎi)。有許多方挪法用于邊緣孩檢測(cè)，它們虹的絕大部分必可以劃分為數(shù)兩類(lèi)：基竊于查找一類(lèi)貨和基于零穿惠越的一類(lèi)。穗基于查找的畏方法通過(guò)尋玉找圖像一階狹導(dǎo)數(shù)中的最池大和最小值滾來(lái)檢測(cè)邊界饅，通常是將雹邊界定位在摟梯度最大的追方向?；诠S零穿越的方鄰法通過(guò)尋找法圖堂像二階導(dǎo)數(shù)傭零穿越來(lái)尋區(qū)找邊界，通缸常是Lap泰lacia括n過(guò)零點(diǎn)或允者非線(xiàn)性蓮差分狹表示的過(guò)零瓦點(diǎn)。哪邊緣可能與慚視角擔(dān)有關(guān)呆——鞏也就是說(shuō)溜邊緣可能隨羽著視角不同釘而變化，典累型地反映在屋場(chǎng)景、物體舍的幾何形狀冤一個(gè)將另一濫個(gè)遮擋起來(lái)授，也可能與掌視角無(wú)關(guān)施——勇這通常反映嬸被觀(guān)察物體豆的屬性如表隸面桑紋理攪和表面撕形狀戀。在抗二維蜘乃至更高見(jiàn)維空間剃中，需要考概慮懶透視投影廈的影響。責(zé)一個(gè)典型的鏡邊界可能是蜓，例如一塊夸紅色和一塊擇黃色之間的特邊界，與此刪相反的是辰邊線(xiàn)閃可能是在另獄外一種不變丘的背景上的繩少數(shù)不同顏幸色的點(diǎn)。在豪邊線(xiàn)輔的每一邊都麻有一個(gè)邊緣壓。在許多葵圖像處理搜的應(yīng)用中邊董緣都起著非洞常重要的作冒用。然而，通在最近幾年俱，不明顯依枕賴(lài)于邊緣檢亂測(cè)作為預(yù)處圾理的香計(jì)算機(jī)視覺(jué)飯?zhí)幚矸椒ㄑ胁痪咳〉昧艘恍⌒?shí)質(zhì)性的境研究成果。恒自然界圖像凈的邊緣并不示總是理想的炭階梯邊緣。戒相反，它們定通常受到一斑個(gè)或多個(gè)下懷面所列因素導(dǎo)的影響：障(1)警有限場(chǎng)景深這度帶來(lái)的聚奮焦模糊?；?2)揭非零半徑光詳源產(chǎn)生的陰哈影帶來(lái)的饅半影也模糊。屆(3)肢光滑物體邊竊緣的陰影。急(4)拋物體邊緣附手近的局部鍛鏡面反射科或者脾漫反射得。販盡管下面的巾模型不很完卸美，但是松誤差函數(shù)優(yōu)erf是爽常被用于實(shí)儲(chǔ)際應(yīng)用中邊紅緣模糊效果籮的建模。雨這樣，一個(gè)投在位置0導(dǎo)有一個(gè)邊跡界的一維圖銳像f可宜以用下面的硬模型來(lái)表示洗，其中座σ串被稱(chēng)為邊蠟緣模糊度：寨頑裁膜織泥圖疊(2.亞11)障這樣，在邊此界的左側(cè)亮疏度是：計(jì)右昨側(cè)亮度是：赴，堵f可以梁寫(xiě)為啟卷積威：貞敵愁謙擠悶嗽兄一旦我們計(jì)貸算出導(dǎo)數(shù)之貞后，下一步害要做的就是限給出一個(gè)閾年值來(lái)確定哪粒里是邊緣位邪置。閾值越擔(dān)低，能夠檢舟測(cè)出的\t"h寇ttp:/調(diào)/baik匹e.bai柳du.co買(mǎi)m/_bl邊ank"枕邊線(xiàn)麥越多，結(jié)果積也就越容易泡受到圖片噪疤聲的影響，對(duì)并且越容易度從圖像中挑太出不相關(guān)的六特性。與此阿相反，一個(gè)套高的閾值將促會(huì)遺失細(xì)的毅或者短的線(xiàn)脆段。一個(gè)常姨用的這種方撒法是帶有滯鍛后作用的閾低值選擇。這死個(gè)方法使用北不同的閾值叛去尋找邊緣鄰。首先使用瘡一個(gè)閾值上肆限去尋找澇邊線(xiàn)濫開(kāi)始的地方恨。一旦找到按了一個(gè)開(kāi)始扭點(diǎn)，我們?cè)谄迗D像上逐點(diǎn)飯跟蹤邊緣路沖徑，當(dāng)大于煩門(mén)檻下限時(shí)輝一直紀(jì)錄邊喉緣位置疼，直到數(shù)值挺小于下限之正后才停止紀(jì)顆錄。這種方耗法假設(shè)邊緣勞是連續(xù)的界余線(xiàn)，并且我沿們能夠跟蹤慌前面所看到習(xí)的邊緣的模肢糊部分，而路不會(huì)將圖像集中的噪聲點(diǎn)豬標(biāo)記為邊緣鏡。己如圖妙2.12和漿2.13所攝示：歲圖2.猾12旨邊緣檢測(cè)良圖2.薪13桐邊緣檢測(cè)丑通過(guò)上圖可歇以看出當(dāng)閥方值過(guò)大時(shí)邊沉緣會(huì)變的不后完整二當(dāng)閥老值過(guò)小時(shí)會(huì)圣出現(xiàn)干擾點(diǎn)坐。通過(guò)上圖蓄我們可以看基到2圖中背販景中反光處汽也被邊緣檢摔測(cè)了。這個(gè)鞠是我們圖像孤處理中的干琴擾?，F(xiàn)實(shí)中臂有齒更多猶這類(lèi)干擾需訪(fǎng)要我們解決禿并不像理想杜環(huán)境中那么繼簡(jiǎn)單。一般鄙的解決方法波可以通過(guò)圖膀像切割將這紋部分干擾切殲除，或是提時(shí)高閥值通過(guò)徑犧牲檢測(cè)一屈定的完整性膊來(lái)消除后面異的干擾。2.7總結(jié)姑本章節(jié)主要梁介紹了課程應(yīng)設(shè)計(jì)的主要取流程，以及遠(yuǎn)圖像預(yù)處理口部分的詳細(xì)鼻方法以及效適果其中包括柴形態(tài)學(xué)，中塌值均值濾波虎，以及灰度架圖和二值化憑。肢第渴3番章筐陸多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)籌檢測(cè)方法貸運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的愿完整提取對(duì)脊于我們實(shí)驗(yàn)錫有很大的影負(fù)響。所以能黑不能準(zhǔn)確的街提取運(yùn)動(dòng)目托標(biāo)會(huì)直接影琴響我們的實(shí)守驗(yàn)結(jié)果和實(shí)鞏驗(yàn)精確度。器前面我們提瘋到過(guò)一般的康運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢艷測(cè)的算法主碧要有背景差彼分，幀間差霞分，光流法伍。黑運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢亭測(cè)需要把視占頻分割成很式多獨(dú)立的幀廚。檢測(cè)出其料中的運(yùn)動(dòng)目瓣標(biāo)把運(yùn)動(dòng)目丙標(biāo)從背景中符分割開(kāi)來(lái)。被一般來(lái)說(shuō)靜南態(tài)場(chǎng)景下的碼目標(biāo)檢測(cè)算駁法主要有三筐種：幀間差斧分法、背景終減法和光流察法。下面將叼介紹這三種踏檢測(cè)算法的睜優(yōu)缺點(diǎn)并重膨點(diǎn)介紹基于修混合高斯背狂景建模的背變景減法。指3.1集光流法螞是對(duì)圖象的醋運(yùn)動(dòng)場(chǎng)進(jìn)行娘估計(jì)，將相乞似的運(yùn)動(dòng)矢寬量合并形成邊運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的挎檢測(cè)，能在垃攝像機(jī)存在腿運(yùn)動(dòng)的情況袖下檢測(cè)目標(biāo)大，但計(jì)算復(fù)釘雜，不能滿(mǎn)凳足實(shí)時(shí)視頻欄流處理要求麥。艙光流法的優(yōu)慚點(diǎn)：足夠精但確任能檢測(cè)出獨(dú)菠立的運(yùn)動(dòng)目謊標(biāo)，而不需規(guī)預(yù)知場(chǎng)景的征任有何信息，燥對(duì)變化的復(fù)簡(jiǎn)雜背景情況立有較好的適生應(yīng)網(wǎng)；缺點(diǎn)：祥由于要依賴(lài)該光流蜂估計(jì)的準(zhǔn)確紛程度，大多逐數(shù)計(jì)算方法嘆相當(dāng)復(fù)雜掌。衫所以由于條曲件的限制和欣算法復(fù)雜等劉問(wèn)題將不討嚼論光流法。險(xiǎn)3之.2背景習(xí)減法抄將疊實(shí)時(shí)視頻流喇中的圖像像鼓素點(diǎn)灰度值歡與事先已存宗儲(chǔ)或?qū)崟r(shí)得隙到的視頻背摩景模型中的忠相應(yīng)值比較圾，不符合要趟求的像素點(diǎn)婚被認(rèn)為是運(yùn)通動(dòng)像素。幼這是視頻監(jiān)肉控中最常用搖的勁運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方恨法。優(yōu)點(diǎn)：扎能夠較為完滴整的來(lái)檢測(cè)香出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)賺。缺點(diǎn)：對(duì)燥于環(huán)境變化垃過(guò)于銘感，雞容易造成誤械判比如將陰抽影也算作了刊運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之認(rèn)類(lèi)的。支同時(shí)由此于時(shí)間流逝拔，違實(shí)際場(chǎng)景的求多種因素都抖會(huì)發(fā)生變化好，比如停留尊物的出現(xiàn)、拌光線(xiàn)等的變方化、猾運(yùn)動(dòng)目標(biāo)對(duì)識(shí)背景的遮擋素等等，背景毛需要得到實(shí)牙時(shí)地更新，眠這是影響其浩檢測(cè)效果的券一個(gè)重要因要素。向榮所以背景減怎除法很依賴(lài)譽(yù)對(duì)于背景模貢型的建立。代由于本課題訪(fǎng)建立在一種腥較為理想的厲環(huán)境下我們悅設(shè)立為一個(gè)省固定靜止的伸背景。皮所以步驟一猾般為：把視距頻幀與背景舅相減躬，把相減圖虹案進(jìn)行二值撥化，用形態(tài)累學(xué)濾波去噪田，最后得出總結(jié)果。決背景的建立般：現(xiàn)實(shí)情況搭下背景的復(fù)總雜所以我們喊必須要建立解一個(gè)有自適瘦應(yīng)的背景模往型不斷的更孩新。流（1）洲手動(dòng)背景警法：愚需榜要人觀(guān)察到貸沒(méi)有前景物盤(pán)體時(shí)啟動(dòng)該唇幀圖像，作拘為背景圖像讀。乎這種背景提交取方法悉增加了人力白和物力的需躍求，而且在誓很多情況下表很難在沒(méi)有犧前景的情況擁下獲得背景敵圖淹像，睡比如高速公考路的車(chē)輛監(jiān)縣測(cè)系統(tǒng)、美小區(qū)的門(mén)禁侍系統(tǒng)等等。鏈這種方法不窄能實(shí)現(xiàn)自適番應(yīng)賽背景更新的泄功能，需要繩使用其他方其法修正由于喝光線(xiàn)，亮度械等的變化帶暴來(lái)的背景誤鑼差。戀（2密）統(tǒng)計(jì)中值她法：枯考慮到運(yùn)動(dòng)當(dāng)物體較少的晌情況下，連牙續(xù)多幀圖像食中背景的像杜素值占活主要部分，臂這樣在一段饞時(shí)間內(nèi)變化朱緩慢，取中累值便可以認(rèn)參為是背景圖兵像。統(tǒng)計(jì)中恨值算程法從統(tǒng)計(jì)學(xué)仰的角度統(tǒng)計(jì)跡單個(gè)像素點(diǎn)傍Ai俯駛紗階…攏N)撲連續(xù)幀圖像否中的亮度值牧Bi。幣在一段時(shí)間澇內(nèi)對(duì)視頻序胡列圖像的亮驅(qū)度值演(杠或者色彩信值息粒)調(diào)帆B東i哭進(jìn)行排序，郵然后取中值懂Mi枕算作為背景。懇該算法存在振的問(wèn)題在于鑼?zhuān)簣D像幀的廉像素點(diǎn)大多沾以數(shù)萬(wàn)，數(shù)娃十萬(wàn)的數(shù)物量級(jí)出現(xiàn)，絕而用于取中捆值的圖像幀愈數(shù)量牢N辭也應(yīng)該比較局大。對(duì)如此掃大的數(shù)組進(jìn)證行排序桑取出中值，狡實(shí)現(xiàn)時(shí)計(jì)算符量較大，處必理較慢。同佛時(shí)需要占用蔬大量的內(nèi)存以單元用于存余儲(chǔ)數(shù)繞據(jù)。答（3）浪算術(shù)平均法升：牽提取背景圖弄像時(shí)可以總蒸結(jié)為在特定剩的時(shí)間段內(nèi)糾對(duì)像素點(diǎn)的厚亮度咱和色彩信息棕取平均值，施用均值作為湯背景圖像對(duì)哈應(yīng)像素點(diǎn)數(shù)機(jī)值。在讀入述一段視頻時(shí)摘，央對(duì)始某一像素點(diǎn)斬進(jìn)行觀(guān)察，障會(huì)發(fā)現(xiàn)在沒(méi)值有前景的運(yùn)眨動(dòng)目標(biāo)通過(guò)吼時(shí)，血該點(diǎn)的灰度津值保持穩(wěn)定且，變化很小業(yè),坡只有當(dāng)前景鏈的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)據(jù)通過(guò)時(shí)，該趟點(diǎn)的灰度才舊會(huì)發(fā)生劇烈鋸的變化。這愛(ài)樣就可以連侄續(xù)讀入尚N滾幀圖像，對(duì)廉圖像各點(diǎn)的攪灰度或色彩孝信息進(jìn)行統(tǒng)歷計(jì)的方法，令使得變化劇斗烈的像素點(diǎn)財(cái)變得平緩，碌取其平均值繞作為背景圖似像像素點(diǎn)的情值。這樣也獸可以濾除背旨景雪圖像中的突曬變?cè)肼朁c(diǎn)。閱其統(tǒng)計(jì)公式森如下：道繪硬斷零猛帥軟某(3.1亦)用公式中式中簡(jiǎn)：很射臘扁垃片表示背景圖披像，竿瀉豎表示第常i天幀序列圖像叨，展N學(xué)表示平均幀牧數(shù)。葛在實(shí)際場(chǎng)景作中，椅一段時(shí)間內(nèi)管，拜同一區(qū)域很代少有可能總樸是存在運(yùn)動(dòng)辭物體。翁而通過(guò)平怕均法得到的皂背景就會(huì)消包除亮暗分布里不均勻的情藍(lán)況。姻目前，大多浴數(shù)的運(yùn)動(dòng)目這標(biāo)檢測(cè)的方碧法或是基于扇圖像序列中等時(shí)間信息的花，給或是基于善圖像序列中圣空間信息的亭。店3摟.3幀間差記法某通鳴過(guò)時(shí)間序列蒜圖象的連續(xù)堪兩幀或三幀流的差別來(lái)獲陽(yáng)得運(yùn)動(dòng)目標(biāo)現(xiàn)輪廓并且閾唯值化來(lái)提取鹽圖象中的運(yùn)興動(dòng)區(qū)域。吐由于對(duì)光線(xiàn)役的不敏感所港以能適應(yīng)環(huán)啊境變化，較桃準(zhǔn)確地檢測(cè)敘出運(yùn)動(dòng)明顯以變化的區(qū)域由，但對(duì)于目付標(biāo)區(qū)域中變扭化不明顯的裁部分就不準(zhǔn)情確。姨所以步驟一肺般為：去噪攜預(yù)處理傲，然后對(duì)圖居像二值化，加進(jìn)行心態(tài)學(xué)詳濾波，然后鵲相鄰幀進(jìn)行忙對(duì)比和差分鎖，最后得出增結(jié)果。勁3忍.4加嘴kalma灰n濾波估計(jì)拳算法楊枕卡爾曼濾波芝（Kalm譽(yù)anfi臭lteri斤ng）一種機(jī)利用線(xiàn)性系察統(tǒng)狀態(tài)方程敘，通過(guò)系統(tǒng)額輸入輸出觀(guān)嗎測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)墳系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)裝行最優(yōu)估計(jì)挽的算法。由配于觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)胡中包括系統(tǒng)等中的噪聲和所干擾的影響禍，所以最優(yōu)害估計(jì)也可看其作是濾波過(guò)桿程。謙①含卡爾曼濾波癢是一個(gè)算法警，它適用于撈線(xiàn)性、離散周和有限維系賊統(tǒng)。每一個(gè)追有外部變量版的自回歸移畝動(dòng)平均系統(tǒng)防(ARMA播X)或可用訊有理傳遞函醋數(shù)表示的系壺統(tǒng)都可以轉(zhuǎn)搶換成用狀態(tài)帖空間表示的烈系統(tǒng)，從而語(yǔ)能用卡爾曼貫濾波進(jìn)行計(jì)消算。遠(yuǎn)②些任何一組觀(guān)他測(cè)數(shù)據(jù)都無(wú)哀助于消除x積(t)的確罩定性。增益籌K(t)也被同樣地與觀(guān)羽測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)汽。為③涂當(dāng)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)聞和狀態(tài)聯(lián)合封服從高斯分厭布時(shí)用卡爾萄曼遞歸公式蔬計(jì)算得到的角是高斯隨機(jī)敏變量的條件息均值和條件夕方差，從而兩卡爾曼濾波薦公式給出了逼計(jì)算狀態(tài)的撫條件概率密把度的更新過(guò)預(yù)程線(xiàn)性最小耀方差估計(jì)，遵也就是最小齊方差估計(jì)。周卡爾曼濾波節(jié)器的狀態(tài)由京以下兩個(gè)變墻量表示：予，在時(shí)刻k峰的狀態(tài)的咱估計(jì)；躍，誤差相關(guān)跟矩陣，度量村估計(jì)值的精圖確程度。警名卡爾曼濾波梁器的操作包設(shè)括兩個(gè)階段第：預(yù)測(cè)與更膊新。在預(yù)測(cè)捕階段，濾波坑器使用上一每狀態(tài)的估計(jì)順，做出對(duì)當(dāng)竊前狀態(tài)的估葵計(jì)。在更新齊階段，濾波金器利用對(duì)當(dāng)饞前狀態(tài)的觀(guān)依測(cè)值優(yōu)化在納預(yù)測(cè)階段獲馬得的預(yù)測(cè)值望，以獲得一彈個(gè)更精確的蓄新估計(jì)值。詞（1）預(yù)掛測(cè)綢橫膠遵歸(預(yù)測(cè)狀態(tài)直)蹦縱錢(qián)煌（棉3.2君）煎知角星(預(yù)測(cè)估計(jì)貞協(xié)方差矩陣秤)逮采鮮（派3.3稻）更新遇首先要算出合以下三個(gè)量等：彎揭沸更垮欄錄扒練痕餅（件3.4際）覆鵝惑店(測(cè)量余量鉛協(xié)方差)查努碑撿雀（粥3.5脅）婦李耕危著(最優(yōu)卡爾饒曼增益)掛叼像裹扎僵（攝3.6駱）令然后用它們俘來(lái)更新濾波刺器變量x鋸與P：偵嫁興(更新的狀崖態(tài)估計(jì))劍匹悲趕脆寄匆霞（薪3.7梅）聾士蘋(píng)拌(更新的協(xié)妻方差估計(jì))勝貫柳抄雷（獸3.8瞇）儀使用上述公尾式計(jì)算議僅在最優(yōu)卡臺(tái)爾曼增益的刷時(shí)候有效。袍使用其他增棗益的話(huà)，公軌式要復(fù)雜一陶些。耍不變量(I上nvari愧ant)：蘋(píng)牲如果模型準(zhǔn)墓確，而且跌與棒的值準(zhǔn)確拉的反映了最臉初狀態(tài)的分耽布，那么以鵲下不變量就邁保持不變：胡所有估計(jì)的茅誤差均值為務(wù)零薦細(xì)瞎六用浮瓶輪核（擊3.9鍵）課擴(kuò)圣炊章礙忘鉗目顧田幟喚且婆協(xié)方差矩陣鑰準(zhǔn)確的反映物了估計(jì)的協(xié)辯方差:僅極謎枝騙療歇（歌3.10難）無(wú)往兇季肯諷（獸3.11梨）除魄禍鐮將名圍有段（復(fù)3.12黃）映請(qǐng)注意，其買(mǎi)中沾表示用a汽的期望值固，淋?？紤]在線(xiàn)無(wú)摩擦的、省無(wú)限長(zhǎng)的直吧軌道上的一翻輛車(chē)。該車(chē)驗(yàn)最初停在位蹤置漁0甘處，但時(shí)不瓦時(shí)受到隨機(jī)膚的沖擊。我陶們每隔覺(jué)Δ解t秒即測(cè)量水車(chē)的位置，鳴但是這個(gè)測(cè)招量是非精確區(qū)的；我們想眠建立一個(gè)關(guān)肉于其位置以甲及匠速度視的模型。我烏們來(lái)看如何煌推導(dǎo)出這個(gè)蒙模型以及如扮何從這個(gè)模兄型得到卡爾隆曼濾波器。稈因?yàn)檐?chē)上無(wú)押動(dòng)力，所以贈(zèng)我們可以忽棄略掉Bk違和uk。由援于F、H、企R和Q是殃常數(shù)，所以仙時(shí)間下標(biāo)可齡以去掉。車(chē)譯的位置以及嘉速度(或者櫻更加一般的層，一個(gè)粒子啟的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)鑼)可以被線(xiàn)便性狀態(tài)空間蝴描述如下:很感假狗穗荷益碰恨亞亡（咬3.13韻）獄其中欲是速度，也顏就是位置對(duì)受于時(shí)間的導(dǎo)威數(shù)。我們假坑設(shè)在(k票-電1)時(shí)刻與類(lèi)k時(shí)刻之間速，車(chē)受到a叨k的加速度挖，其符合均休值為0，標(biāo)叮準(zhǔn)差為另σ往a的悔正態(tài)分布府。根據(jù)帥牛頓運(yùn)動(dòng)定簽律圾，我們可以倦推出瘋躺償益義踏道（歪3.14您）其中校且萬(wàn)我們可以發(fā)挽現(xiàn)塔錦(因?yàn)樘│沂耡是一個(gè)櫻標(biāo)量)。在片每一時(shí)刻，素我們對(duì)其位攔置進(jìn)行測(cè)量策，測(cè)量受到悶噪聲干擾。寨我們假設(shè)噪規(guī)聲服從正態(tài)籌分布，均值協(xié)為0，標(biāo)準(zhǔn)舅差為從σ屢z?？遴]屈炊永蔥滿(mǎn)（杰3.15鮮）工其中申且督如果我們知病道足夠精確幼的車(chē)最初的知位置，那么湊我們可以初閱始化廳并且，我們撲告訴濾波器挽我們知道確代切的初始位稀置，我們給水出一個(gè)協(xié)方域差矩陣：勵(lì)如果我們不栗確切的知道陣最初的位置滋與速度，那電么協(xié)方差矩陵陣可以初始與化為一個(gè)對(duì)雄角線(xiàn)元素是意B的矩陣，享B取一個(gè)合副適的比較大赴的數(shù)。墊此時(shí)，與使辭用模型中已磚有信息相比剖，濾波器更鹿傾向于使用鎖初次測(cè)量值寫(xiě)的信息。榴3戒.劇5總結(jié)川潑本章節(jié)構(gòu)我們主要介睡紹了幾種運(yùn)免動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)旺的方法，以難及其優(yōu)缺點(diǎn)術(shù)。結(jié)合運(yùn)算煉復(fù)雜程度，害提取目標(biāo)完鞋整程度，應(yīng)鎮(zhèn)對(duì)干擾程度梅來(lái)選出我們探應(yīng)該選擇的檢方法。棟總仿真與結(jié)果弊4剃.1煙拍攝并提薯取原圖像進(jìn)經(jīng)行預(yù)處理婦本文使用的啄是工CCD相機(jī)姜，集把CCD相享機(jī)安裝在固再定位置巡進(jìn)行拍攝并輪進(jìn)行京檢測(cè)撒。異得到如下原蹄始圖片如圖留4.1所示勿：計(jì)圖4.1糞原圖盛但是如圖為凡彩色照其中妹干擾太多。瘦所以我們必皺須對(duì)圖像進(jìn)拘行灰度化處戰(zhàn)理減少干擾楊方便我們進(jìn)熟行檢測(cè)。如更同上文第三疤章我們提到堪過(guò)的方法來(lái)院出來(lái)如圖4亡.2所示：斯圖肢4.2灰綁度化圖像列灰度化后對(duì)世圖像進(jìn)行二花值化將圖像軌轉(zhuǎn)換為只有何黑白兩種顏械色，動(dòng)就是將圖像敬上的像素學(xué)點(diǎn)的緒灰度值健設(shè)置為0或臉255，也粘就是將整個(gè)袍圖像呈現(xiàn)出篩明顯的只有閘黑和白的視斑覺(jué)效果句。我們此處蝶運(yùn)用的是全往局二拿值化的方法擇來(lái)處理圖像局，雖然全局瀉二值化在細(xì)筐節(jié)上有所缺為陷但是由于路我們這里檢志測(cè)的運(yùn)動(dòng)目豎標(biāo)為人，目假標(biāo)大所以運(yùn)頁(yè)用全局二值梨化反而更好宿可以去除背鞠景中的一些幻噪音干擾等病。次當(dāng)然如果測(cè)付試運(yùn)動(dòng)物體夕過(guò)于小過(guò)于風(fēng)精細(xì)對(duì)于精爪確度要求很視高我們則可即以選擇局部忌二值化來(lái)實(shí)屢現(xiàn)。聚4.2運(yùn)動(dòng)浪目標(biāo)的檢測(cè)許材我們選擇使問(wèn)用的方式為陷幀間差法來(lái)量實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目問(wèn)標(biāo)檢測(cè)。由汁于幀間茶法菌對(duì)光線(xiàn)不敏努感，當(dāng)我們侄選擇固定背他景為研究對(duì)木象時(shí)我們較園大干擾為光廟線(xiàn)和反光所脾以選擇幀間側(cè)差法是個(gè)不倦錯(cuò)的選擇。研并且相對(duì)于清其他的運(yùn)算狼幀間差發(fā)的蜓運(yùn)算量相對(duì)峰較小方便研苗究。毯由于我們拍始攝過(guò)程中較躍為理想，物丙體運(yùn)動(dòng)較為繞規(guī)律且速度壺不快所以提喉取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)叔較為方便不售易提取不完繡全所以使用悔幀間差法是卡比較適合本葵課題的。館我們這里為激了使得研究念更為精確使辟用了三幀差縫分即把視頻典分幀然后取商其中三幀k父-1，k，弄k+1然后狀k-1和k鴨+1分別和斷k幀進(jìn)行差曠分，隨后得摸出的兩張圖亭像進(jìn)行與運(yùn)喇算這就是我橡們得出的最鋼后差分圖像雕。云下圖為我們溪從視頻中提棍取的三幀圖史像并且對(duì)其架進(jìn)行灰度化叉和去噪處理怕如圖4.3務(wù)：霉圖教4.3視頻傍分幀及其預(yù)開(kāi)處理蠢隨后我們對(duì)桿圖像進(jìn)行幀笑間差法來(lái)檢鏟測(cè)到運(yùn)動(dòng)目倆標(biāo)，效果圖縮如圖4.4貪所示：巷圖蹈4.4幀間苦差分檢測(cè)出傳運(yùn)動(dòng)目標(biāo)抵由于暮我們?cè)趲g蜻差分最后加扭入了形態(tài)學(xué)童去噪所以我笑們可以直接丸得出一個(gè)較碌為清晰的圖敲案。我們通墨過(guò)腐蝕消除廟了一些連接其點(diǎn)和一些獨(dú)贊立的噪點(diǎn)。仗通過(guò)膨脹使色得兩個(gè)物體懇間可以連接廉使目標(biāo)區(qū)域鞭增大。壁腐蝕后再膨留脹是開(kāi)運(yùn)算茶，膨脹后再跑腐蝕是閉運(yùn)決算。貍但彈是我們?cè)趯?shí)惰際情況中運(yùn)躺動(dòng)目標(biāo)較為奴多的時(shí)候很鄭容易出現(xiàn)幾猴個(gè)運(yùn)動(dòng)物體膚重疊或部分娘重疊的情況窮。這樣可能拳會(huì)對(duì)于我們步檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目饑標(biāo)產(chǎn)生影響釋。窯所以我們對(duì)主視頻幀數(shù)中筆選另外的三油幀圖像來(lái)進(jìn)樓行研究。如胖下圖中兩個(gè)吊人在相向而亞行時(shí)產(chǎn)生了切重疊現(xiàn)象如遭圖4.5所則示：覺(jué)圖瞧4.5重疊帖時(shí)的三幀圖掀像脂隨后我們繼昨續(xù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)徹目標(biāo)檢測(cè)查首看結(jié)果如圖綢4.6所示泉：暈圖歐4.6重疊添時(shí)的檢測(cè)結(jié)澆果腿如上圖所示劃圖像有所重峽疊時(shí)我們的怪檢測(cè)會(huì)有干柱擾。試想當(dāng)河前一個(gè)物體期遠(yuǎn)大于另一句物體并在前量面遮住了后副一物體時(shí)完蓄全會(huì)產(chǎn)生只麗能檢測(cè)到一名個(gè)物體。為扣了避免這一織狀況我們認(rèn)赤為可以采用逝的方法為進(jìn)身行多次檢測(cè)雄以此避免此爆種情況。盲4驢.鈴3總結(jié)盲我們?cè)诒菊潞?jié)對(duì)視頻進(jìn)鴨行了分割和償運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的剛檢測(cè)。得出叛了最后的結(jié)控果，通過(guò)對(duì)爭(zhēng)幀間差分法俱的處理我們工得出我們檢辛測(cè)出的結(jié)果埋。最后目標(biāo)春物體較為完軟整圖像較為源清晰且干擾燦少。狼第5章總誰(shuí)結(jié)與感想徒我們通過(guò)對(duì)起于多運(yùn)動(dòng)目議標(biāo)的檢測(cè)學(xué)聞到了很多相堅(jiān)關(guān)的圖像處求理技術(shù)以及醬掌握了這方退面的mat耀lab使用碰。本課題的通主要重點(diǎn)在磨于圖像的處忽理，以及對(duì)堆于干擾的應(yīng)鐮對(duì)方法。一榮開(kāi)始我們?cè)诙髅鎸?duì)這整個(gè)分課題時(shí)并沒(méi)走有什么頭緒子，只有通過(guò)墓查閱相關(guān)的慣資料和書(shū)籍被來(lái)研究這方啦面的知識(shí)以裕及別人在研共究相似課題耳時(shí)所用的步脈驟和方法。展在不斷的研洪究中我們遇乒到的第一個(gè)倍困難就是我披們?nèi)绾芜x擇皆。多運(yùn)動(dòng)目洞標(biāo)的檢測(cè)方杏法很多我們捏必須從中選埋擇出最為適廈合我們本次近課題的方法鏟，這就需要推我們?nèi)チ私馀鸥鱾€(gè)方法的設(shè)優(yōu)缺點(diǎn)以及趙所用場(chǎng)合，猶通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)污比然后確定鳥(niǎo)我們的方法伸。通過(guò)實(shí)驗(yàn)嘗我們得出幀叨間差法比較真適用于我們藍(lán)目前的課題探。薯同時(shí)我們?cè)谄Ｗ龀鼋Y(jié)果的長(zhǎng)同時(shí)也有了挎更多的考慮敵。我們本次竹課題將環(huán)境禮設(shè)置為一個(gè)宣較為理想的怒狀態(tài)來(lái)處理校，而事實(shí)上斃我們?cè)趯?shí)際老中將會(huì)遇到脹更多更復(fù)雜評(píng)的情況。比咬如多個(gè)運(yùn)動(dòng)冰目標(biāo)重疊了蛙會(huì)導(dǎo)致我們嬌的檢測(cè)遺漏承，比如背景勵(lì)中有運(yùn)動(dòng)的咐物體或陰影喬而這部分我牛們不希望檢照測(cè)進(jìn)去時(shí)我橫們?cè)撊绾巍Ｕl(shuí)我們對(duì)此也拼額外做了很翁多調(diào)查和研滋究，雖然直紐接做出實(shí)驗(yàn)燈結(jié)果仍然很咱困難但是我渾們依舊有了式合理的想法倆以方便我們醬將來(lái)進(jìn)一步訪(fǎng)的研究。比壓如運(yùn)用歐式黎距離來(lái)探測(cè)逢物體或是進(jìn)乓行多次檢測(cè)朵取數(shù)值大的朽以避免物體句的重疊而造慮成的誤差。抽還有就是提簽高閥值來(lái)減騰少陰影和樹(shù)笑葉之類(lèi)的干由擾。巴本次的課題假我們主要還刮是對(duì)于圖像折灰度化，二挑值化，形態(tài)螺學(xué)濾波，有足了一定的了典解和認(rèn)識(shí)。壟并且了解了娛多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)只檢測(cè)的原理戒。參考文獻(xiàn)認(rèn)[1]王宏耀南，李樹(shù)姿濤，毛建旭補(bǔ)編著圖彈像處理與識(shí)曬別技術(shù)毀—怪MATLA湊B編程戲[M].北泳京衛(wèi)高等教育出苗版社，20法01.4：形2磁70-稅36薄5暖[宿2眾]騙段姚敏編著鮮數(shù)字圖像政處理[M]戒.機(jī)械工業(yè)悼出版社2先006.1豈：米25凈-游7獅5櫻[晌3深]確萬(wàn)琴，王諒耀南實(shí)時(shí)胃視頻中多運(yùn)博動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)蘆與跟蹤研究無(wú)[D].必湖南大學(xué)巡碩士學(xué)位論播文忙,猜200桐6前.駱[些4蔽]王栓叨艾海舟何腰克忠基于陣差分圖象的查多運(yùn)動(dòng)目標(biāo)堪的檢測(cè)與跟宵蹤廚[J].家中國(guó)圖象圖簡(jiǎn)形學(xué)報(bào)（A鵲輯）19件99，4（年6）：47輕0-475雕[寒5威]稼炭田洪宇，賈陪克斌基于學(xué)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢企測(cè)跟蹤的智筑能監(jiān)控系統(tǒng)單設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[緣D].北京廁工業(yè)大學(xué)碩直士學(xué)位論文班,負(fù)201丙0廣.宴4.千[慕6誠(chéng)]青歉李雅婧，陳抓戈珩智能億視頻監(jiān)控運(yùn)拜動(dòng)目標(biāo)的檢錄測(cè)與跟蹤技去術(shù)研究[D晶].長(zhǎng)春工碎業(yè)大學(xué)碩士螺學(xué)位論文韻,個(gè)20桶14歷.訓(xùn)[風(fēng)7庸]段辛雷曉峰霞，使王耀南牲遠(yuǎn)程智能右圖像監(jiān)控系枯統(tǒng)的研究與綱開(kāi)發(fā)短[D].而湖南大學(xué)膚碩士學(xué)位論姑文娘,2014期.嚷[塌8跪]張穎米,窗視頻序列中鼓目標(biāo)檢測(cè)與撇跟蹤方法研順究[D]迫.約西安電子科木技大學(xué)碩士塔學(xué)險(xiǎn)文浮,簽2011.條[警9至]電屈候杰虎，羅佩省賢蔽基于ka持lman濾聾波器的視頻傻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟新蹤算法研究逐[D].治成都理工大惠學(xué)碩士學(xué)位污論文,20趴12嬸.異[龜10背]題余啟明，扭任克強(qiáng)基傻于背景減法風(fēng)和幀差法的豎運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢悼測(cè)算法研究盯[D].岸江西理工大綿學(xué)碩士學(xué)位駕論文,20童13會(huì).尼[1披1填]越王霏，祝翼宇鴻基于餅視頻的運(yùn)動(dòng)癥目標(biāo)檢測(cè)算鞋法研究納[D].鋪吉林大學(xué)碩花士學(xué)位論文側(cè),2014脊.懇[1眼2巖]現(xiàn)曲海琴，幫房至一一更種改進(jìn)型運(yùn)郊動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)求算法及其在弦視頻監(jiān)控系倉(cāng)統(tǒng)中的應(yīng)用也研究匪[D].蓄吉林大學(xué)喜碩士學(xué)位論寶文,201震3羨.壤[1掛3奉]炮胡敬舒基抱于幀間差分掀的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)杯檢測(cè)攜[D].勿哈爾濱工程旋大學(xué)碩士學(xué)悠位論文,會(huì)20杠14遮.善[1邁4拒]張兆禮吃趙春暉梅釘曉丹著濫現(xiàn)代圖像處叢理技術(shù)及M蕩atlab盼實(shí)現(xiàn)句[M]唐北京：人疲民郵電出版摔社，200胖1.11怖[1塔5漲]Mag遭gioE習(xí),Cava摧llaro農(nóng)A.H既ybrid郵part密icle催filte華rand幼mean盾shif告ttra蘿cker稍with款adapt五ive碧叛trans起ition摔mode蘋(píng)l[C].愉Proc抓.of村IEEE役Signa娘lPro遇cessi拍ngSo像ciety還Inte霞rnati康onal鐘c縣onfer壯ence經(jīng)onAc驕ousti塞cs,S儀peech備,and延Sign倦alPr濕ocess拐ing(毯ICASS飯P).2皺005:愚19-23趕.卡串賽溪芽致謝憂(yōu)大學(xué)四年學(xué)蹲了很多專(zhuān)業(yè)蘭知識(shí)，即將恐畢業(yè)之際也個(gè)有很多感慨蝴。的首先萬(wàn)分感收謝我導(dǎo)師繳——孤萬(wàn)琴老師，盆老師從一開(kāi)慮始對(duì)于題目殺的解釋和介弓紹的參考資籮料都給予了曠我們極大的減幫助。后來(lái)康更是每周都獎(jiǎng)盡量抽空來(lái)叼為我們解答乞難題，當(dāng)我靈們有做不出休的地方時(shí)老同師并沒(méi)有直娛接給出答案弊，而是更多防時(shí)候給我們拖解釋原理讓石我們?nèi)ダ斫鈸P(yáng)去查詢(xún)資料屋。授人予魚(yú)盞不如授人予干漁，老師用卡耐心和他專(zhuān)碌業(yè)的理解幫桿我們走出了杏困境，您給除予我們的并販不僅僅只有冤答案而已。洽更多的是激顫發(fā)我們對(duì)于班事物的一種艇好奇心和探噸求的欲望。案感謝唐勇奇鳥(niǎo)老師、胡慧筆老師、趙葵石銀老師等自譽(yù)動(dòng)化教研室禿的全體老師精，你們不僅湖授予我專(zhuān)業(yè)送知識(shí)，還有掩許多做人的漏道理。也感魯謝有這次做典畢業(yè)設(shè)計(jì)的閉機(jī)會(huì)讓我們洗可以為我們頭大學(xué)四年畫(huà)險(xiǎn)上一個(gè)句號(hào)到。牧最后感謝在緞這里遇到的凳每一個(gè)人，跨即將告別之貞時(shí)心中也有擴(kuò)感慨，活在辦當(dāng)下向死而炊生珍惜當(dāng)下縫做好眼前的摸每一個(gè)小細(xì)陳節(jié)至少是我螺現(xiàn)在學(xué)到的街，也是我將臟來(lái)要做到的年。感謝母校革給了我這段霞美好的時(shí)光余。令出誼紗濾戒渴嚇并寨贈(zèng)積陳趕景誠(chéng)模敘遣祖判蜻孫僚技第維20油15年6月澡14日卷附錄M健ATLAB洋仿真程序辦1、中值濾菌波據(jù)I=imr骨ead('介pout.懸tif')斗;%載驢入示例圖片肅J=imn篩oise(粒I,'sa戀lt&繼peppe愿r',0.肅02);揀%添加密陳度為0.0喉2的椒鹽噪幸聲經(jīng)K=imn犯oise(扒I,'ga沙ussia指n',0,消0.008子);%添諸加均值為0弦、方差為0岸.008的酒高斯噪聲員j=med戒filt2鎖(J,[5拒5]);鉛%濾除坐椒鹽噪聲平k=med裳filt2熔(K,[5脅5]);認(rèn)%濾除高易斯噪聲斑subpl里ot(23碰1),im嶺show(信I);ti蛾tle('躬原圖像')泡;%顯兔示原圖像話(huà)subpl隱ot(23作2),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