摘 要

当今，运动目标检测是数字图像处理领域的重要技术之一。它不仅能够完成目标检测及提取，还为目标追踪、行为辨识等后续处理作出准备。所以，运动目标的检测在实际生活中发挥了巨大的作用，具有广阔的发展前景，受到了各部门的高度重视。

针对简单的视频图像，基于统计建模方法，采用背景差分方法来检测运动目标，给出了算法检测的原理和背景建模的方法。对该算法进行了程序实现，给出了程序实现的步骤和程序实现的流程图，并在VC＋＋2010平台上，基于OpenCV开发了算法的实现软件。采用该软件对不同的视频进行了实验，实验结果表明该算法能够对简单的视频图像进行运动目标检测。由于统计法建模的准确性不高，抗干扰性能差，所以通常基于混合高斯背景建模方法，采用了背景差分方法来检测运动目标，给出了算法检测的原理和背景建模的方法。对该算法进行了程序实现，给出了程序实现的步骤和程序实现的流程图，实验结果表明当背景中存在扰动时，该方法也能较准确的检测出运动目标。

关键词：运动目标检测；背景差分；背景建模；统计均值法；混合高斯模型

Detection of background difference moving target image based on the method

ABSTRACT

Nowadays, moving object detection is one of the key techniques in digital image processing field. It does not only detect and extract targets, but also provide images for subsequent processing, such as target tracking, behavior recognizing, and so on. Therefore, moving object detection technique is widely applied and played a huge role in people's daily life. It has the broad prospects for development and has received high attention from all departments.

For the simple video image, the background subtraction method is adopted to detect moving objects based on statistical modeling method. The principle of the algorithm and the method for acquiring background are given. The algorithm is implemented by programming. The flow chart and steps for compiling programs are presented. The software for the algorithm is developed on the Visual C 2010 platform based on OpenCV. The software is used to testify the effectiveness of the algorithm with different videos. Experiment results show that the algorithm can detect moving objects in simple videos. Due to the statistical method of modeling accuracy is not high and the anti-interference ability is poor, the background subtraction method is adopted to detect moving objects based on Gaussian mixture model method. The principle of the algorithm and the method for acquiring background are given. The algorithm is implemented by programming. The flow chart and steps for compiling programs are presented. Experimental results show that the method can detect moving objects accurately when the background is disturbed.

Key words：moving object detection；background subtraction；background modeling；Statistical mean value method；Gaussian mixture model

目 录

1绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外发展现状 2

1.2.1 运动目标检测的现状 2

1.2.2 背景建模的现状 4

1.3 研究内容安排 6

2预备知识 8

2.1 颜色空间 8

2.2 图像处理技术 10

2.2.1 图像变换 10

2.2.2 图像滤波 11

2.2.3 形态学处理 12

2.2.4 图像二值化 13

3基于统计法的运动目标检测的设计和实现 15

3.1 背景差分法的运动目标检测原理 15

3.1.1背景差分法的原理 15

3.1.2 统计平均值法背景建模 17

3.2 背景模型的更新 17

3.3 程序实现 18

3.3.1实验步骤 18

3.3.2实验流程图 18

3.3.3实现程序 19

3.4 实验结果 19

3.5 本章小结 22

4基于混合高斯法的运动目标检测的设计和实现 23

4.1混合高斯模型的原理 23

4.2 程序实现 24

4.2.1实验步骤 24

4.2.2实验流程图 24

4.2.3实现程序 25

4.3实验结果 25

4.4本章小结 26

结论和展望 28

致 谢 29

参考文献 30

附录1 32

附录2 38

1绪论

1.1 研究背景

21世纪以来，当今社会已经进入信息时代，信息无时不刻不在我们身边，我们每个人每天都会获取大量的信息。其中，图像信息是人们从客观世界获得的最主要信息，因为视觉是人类最主要的感知器官，人类通过视觉来获取图像信息，而这些信息的主要组成部分是动态视觉信息。当这些信息经过人脑处理后，让人感知和接收^[1]。当然，伴随着计算机信息技术和多媒体的飞速发展，人类对信息的获取方式已经不局限自身的部分感知器官，而是通过计算机等一些智能设备和系统来获取并且分析处理，然后以视频或者图像的方式呈现出来，而存储下来的信息使得人们可以更好的观察、分析和理解。

视频图像中运动目标的检测在模式识别和图像理解等研究领域中意义重大，它可以有效的代替人类智能地处理大量视觉信息，在计算机视觉系统中部分的代替人的脑力劳动，使之具备更好的视觉效果满足人类的需求。视频图像中运动目标的检测不仅能够完成背景建模，还为一些后续工作如目标追踪、行为辨识等作出准备^[2]。近年来，由于图像处理和计算机视觉等方面的广泛研究和应用，越来越多的视频图像中的信息都交与计算机系统来处理，其效果显著、应用范围广，如在智能视频监控领域、军事领域、医疗领域、工业领域、交通领域以及人机交互领域等方面^[3]:

1. 智能视频监控领域。智能监控系统是计算机视觉系统中发展最快的，现在已经成为很多公共场合中必不可少的方面。视频监控系统可以智能的对获取的信息分析处理并且满足持续监控的要求。比如在高速公路监控环境中，可以满足全天不间断监控，对推动高速公路的发展有重大意义^[4]。

2.在军事领域。在飞行器、火控系统和海防中，运动目标的检测应用十分广泛。如利用雷达判断可疑物体的轨迹，通过分析并对其进行跟踪，实现中途拦截或预测物体的下一运动轨迹，进行军事活动。当运用视频跟踪目标时，可直观的显示目标^[5]。