摘 要

本文借助MATLAB这款软件对运动目标检测的算法以及其在MATLAB上的实现的可行性进行了研究。对运动目标的检测当中所常用的3种算法，帧间差法、光流法和背景差分法这三种算法进行了比较，对背景提取当中所常用的几种方案进行了筛选。最终决定使用基于统计学原理的像素直方图分析法来提取背景，使用背景差分法的算法对运动目标进行检测，所得结果对于运动目标的检测具有重要的指导意义。

论文主要研究了运动目标的检测算法的选择，以及基于统计学原理的背景提取的实现。并且在研究运动目标检测的算法同时，对图像预处理，背景建模、背景提取、目标提取、图像二值化和形态学处理等图像处理的过程也有了一个更加深入的了解。

研究结果表明：基于背景减除法算法的运动目标的检测具有较好的实用性和可行性。

关键词：运动目标的检测；背景建模；背景差分法

Abstract

In this paper, the use of MATLAB software for moving target detection algorithm and its implementation in the MATLAB on the study. In the detection of moving objects which are commonly used in the 3 algorithms, frame difference method, optical flow method and the background difference method of these three algorithms are compared, the background of the extraction of several commonly used programs were screened. Finally decided to use the method based on pixel histogram statistics analysis to extract the background, the background difference method of algorithm for moving target detection. The results for moving target detection has an important guiding significancePaper mainly studies the choice of moving target detection algorithm and block statistics of moving target detection based on image preprocessing, background modeling, background extraction, target detection, image binary and morphological processing process.

This paper mainly studies the detection algorithm of moving objects, and the realization of background extraction based on statistical principle. And in the study of moving target detection algorithm at the same time, the image pre processing, background modeling, background extraction, target detection, image binary and morphological processing image processing process also has a more in-depth understanding.

The results show that: the moving target detection algorithm based on background subtraction method has good practicability and feasibility.

Key Words：Moving object detection；Background modeling；Background difference method

目 录

第1章 绪论 1

1.1 运动目标检测的意义 1

1.2 运动目标检测国内外研究现状 1

第2章 运动目标检测算法的研究 3

2.1 帧间差法 3

2.2 光流法 4

2.3 背景差分法 5

第3章 基于背景差分法的运动目标的检测实现 7

3.1 运动目标检测的基本流程 7

3.2 图像预处理 8

3.2.1 图像的灰度化处理 8

3.2.2 图像的去噪处理 9

3.3 背景提取实现 11

3.3.1 基于统计学的背景模型 11

3.3.2 基于统计学的背景更新 13

3.4 目标提取和图像的二值化处理 13

3.4.1 综合帧间差分法和背景差分法 13

3.4.2 图像二值化 16

3.5 形态学处理 18

第4章 总结与展望 20

参考文献 21

致 谢 22

第1章 绪论

1.1 运动目标检测的意义

运动目标的检测是实现目标跟踪，对目标的当前行为进行分析以及对目标的实时状态进行即时分析的一种手段。

运动目标的检测在日常生活中起着十分重要的作用。众所周知，如今我们进入到信息时代，图像渐渐地取代了以往文字传达信息的方式。图像可以更加快捷，更加方便的将大量的信息通过传达，这也正是文字传输信息的弊端^[1]。而运动的目标就构成了一系列图像序列，而如何研究这些运动的目标以及如何去跟踪，如何去检测他们，如何设计最优良最适合的算法去实现这些功能，都是当前需要改进和研究的地方^[2]。

在日常生活中，无处不在的监控摄像头可以帮助我们杜绝即将发生的危险，交通摄像头可以发现违规的车辆以及犯罪嫌疑人；在拥挤的大街的人流中找到自己的朋友，在漫天的卫星中跟踪定位卫星的轨迹，在工业中如何检测出出质量存在问题的产品，在使用GPS定位系统时如何正确导航等等这些问题都是需要通过运动目标的检测算法去进行实现。总的来说，运动目标的检测的方法是不断发展着的，只有不断地改进运动目标检测的算法才能使我们更加快捷更加轻松的寻找的自己所要寻找的运动的信息^[3]。

1.2 运动目标检测国内外研究现状

在运动目标的检测算法的研究这个课题上，国内外的许多的科学家都通过自己不断地努力，研究出了各种各样的不同算法去适应各种不同的情况。

在目前国内的研究机构中，处于领先地位的是中国科学院北京自动化研究所下属的模式识别国家重点实验室视觉监控研究。该研究所在人的运动视觉监控和交通场景的视觉监控以及行为模式识别等几个方面进行了深入研究。除此之外，他们还总结了英国雷丁大学views的交通车辆监控原型系统的研究经验，根据之前的理论研究，他们自行设计了一个拥有完全自主知识产权的交通监控原型系统vstart(Visual Surveillance Star)并且初步实现了其功能^[4]。国内其他高校如北京航空航天大学、上海交通大学也对这方面有较深的研究。