（模式識(shí)別與智能系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)論文）視頻監(jiān)控系統(tǒng)中機(jī)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤.pdf

原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn) 行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何 其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的科研成果。對(duì)本文的研究作出重要貢 獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人 承擔(dān)。 、， 論文作者簽名：叁整絲 日期：! ! ：竺：! 關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明 本人完全了解山東大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保 留或向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱 和借閱；本人授權(quán)山東大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān) 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本 學(xué)位論文。 ( 保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定) 論文作者簽名：秘熊導(dǎo)師簽名：日期：勱：! ：矗 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 第1 章緒論 1 1 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)述 人類(lèi)是通過(guò)眼睛和大腦來(lái)獲取、處理與理解視覺(jué)信息的，眼睛是人類(lèi)最主 要的感覺(jué)器官。圖像視覺(jué)信息是人類(lèi)從客觀(guān)世界獲得信息的主要來(lái)源之一。視 頻圖像實(shí)際上就是一系列連續(xù)的靜態(tài)圖像，它是對(duì)客觀(guān)事物形象生動(dòng)的描述， 是一種直觀(guān)且具體的信息表達(dá)形式。隨著網(wǎng)絡(luò)、通信和微電子等技術(shù)的快速發(fā) 展和人們物質(zhì)生活水平的提高，視頻監(jiān)控以其直觀(guān)、方便和內(nèi)容豐富等特點(diǎn)， 日益受到人們重視。 同時(shí)，對(duì)人身財(cái)產(chǎn)安全要求的不斷提高，促進(jìn)了人們對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的需求。 過(guò)去，對(duì)一些重要地點(diǎn)的監(jiān)控是由人的看管來(lái)完成的，比如在倉(cāng)庫(kù)、銀行等地 都由入來(lái)值守。在現(xiàn)代社會(huì)，需要監(jiān)控的地點(diǎn)越來(lái)越多，對(duì)監(jiān)控的要求也越來(lái) 越高。不僅僅是為了保護(hù)財(cái)產(chǎn)，還需要對(duì)機(jī)密材料進(jìn)行保護(hù)，尤其對(duì)于一些保 密性要求較高的單位，監(jiān)控系統(tǒng)則顯得尤為重要。 在銀行、超市、倉(cāng)庫(kù)、博物館、監(jiān)獄及一些保密單位，需要對(duì)某些關(guān)鍵地 點(diǎn)進(jìn)行長(zhǎng)期監(jiān)控，嚴(yán)防有人非法侵入。現(xiàn)代監(jiān)控系統(tǒng)的主要作用就是完成對(duì)重 要場(chǎng)所的監(jiān)控，在有人侵入時(shí)發(fā)出報(bào)警信號(hào)并且及時(shí)通知值守人員。 視頻信號(hào)含有極其豐富、直觀(guān)的信息，最符合人們的觀(guān)察習(xí)慣，因此許多 先進(jìn)的監(jiān)控系統(tǒng)都利用視頻信號(hào)進(jìn)行監(jiān)控。不僅檢測(cè)靈敏度高，而且便于記錄 和觀(guān)察現(xiàn)場(chǎng)信息。然而，傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控及報(bào)警聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)采用紅外線(xiàn)探測(cè)器裝 置，靠感應(yīng)熱能的變化來(lái)探測(cè)侵入者，將侵入者發(fā)出的紅外線(xiàn)能量轉(zhuǎn)化為報(bào)警 控制信號(hào)。由于這種系統(tǒng)技術(shù)上存在的局限，所以大多只能用于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)視。聯(lián) 網(wǎng)報(bào)警網(wǎng)絡(luò)雖然能進(jìn)行較遠(yuǎn)距離的報(bào)警信息傳輸，但傳輸?shù)膱?bào)警信息簡(jiǎn)單，不 能傳輸視頻圖像，從而無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確的了解事發(fā)現(xiàn)場(chǎng)的狀況。在現(xiàn)實(shí)生活中許 多場(chǎng)合，特別是像銀行、電力等分布式管理的行業(yè)，遠(yuǎn)距離監(jiān)控是行業(yè)管理的 必要手段。因此，需要一種新的技術(shù)來(lái)適應(yīng)社會(huì)的需要。 第l 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)就是在這種情況下發(fā)展起來(lái)的。二十世紀(jì)九十年代末，伴隨 著計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的發(fā)展普及，興起了數(shù) 字化監(jiān)控浪潮。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)和數(shù)字電路技術(shù)的發(fā)展，圖像信號(hào)的數(shù) 字化和處理變得比較普遍，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè)和現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控都 已成為現(xiàn)實(shí)，而且具有相當(dāng)高的靈敏度和可靠性。 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段： ( 1 ) 二十世紀(jì)九十年代以前，人們使用的主要是模擬的閉路系統(tǒng)，即第 代視頻監(jiān)控系統(tǒng)，我們稱(chēng)其為模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)。由于大部分情況為有線(xiàn)傳 輸，所以也稱(chēng)為閉路電視。人們利用計(jì)算機(jī)對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行圖像和音頻切換、 報(bào)警處理等多媒體控制。這種系統(tǒng)設(shè)備繁雜，需要大量的安裝、布線(xiàn)工作，維 護(hù)和系統(tǒng)擴(kuò)充也非常困難。 ( 2 ) 九十年代中期，大規(guī)模集成電路和并行處理的發(fā)展帶來(lái)計(jì)算機(jī)圖像 處理能力和視頻技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速提升。人們利用其高速數(shù)掘處理能力 進(jìn)行視頻的采集和優(yōu)化處理，從而大大提高了圖像質(zhì)量，增加了視頻監(jiān)控的應(yīng) 用價(jià)值，這種系統(tǒng)被稱(chēng)為第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng)。第二代視頻監(jiān)控系統(tǒng)除了輸入 是模擬設(shè)備外，其余部分如壓縮、顯示和控制等都是數(shù)字系統(tǒng)，因此被稱(chēng)之為 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。這種系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)，它將矩陣切換器、圖像分割器、 硬盤(pán)錄像機(jī)集成在一臺(tái)計(jì)算機(jī)平臺(tái)上。 ( 3 ) 二十世紀(jì)九十年代末期以后特別是近兩三年，網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算機(jī)處 理能力和存儲(chǔ)容量的得到了很大的提高，各種高效率視頻信息處理技術(shù)紛紛出 現(xiàn)，從而推動(dòng)視頻監(jiān)控進(jìn)入一個(gè)全數(shù)字化的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，稱(chēng)為第三代視頻監(jiān)控系 統(tǒng)，即全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。它以網(wǎng)絡(luò)為傳輸載體， 實(shí)現(xiàn)了輸入部分和處理部分完全數(shù)字化，在第二代監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上增強(qiáng)了實(shí) 用性、智能性，使得監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用越來(lái)越普遍。 1 2 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng) 第2 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 1 2 1 模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)存在的問(wèn)題 模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，其技術(shù)已經(jīng)很成熟，在監(jiān)控系 統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域仍有一定的市場(chǎng)。但其自身具有局限性，主要有： ( 1 ) 監(jiān)控的區(qū)域范圍有限。當(dāng)傳輸距離大于一公里時(shí)，模擬信號(hào)由于其 載體的限制，容易產(chǎn)生衰減、畸變并且對(duì)干擾敏感，從而使圖像質(zhì)量下降，難 以適應(yīng)實(shí)際需求。 ( 2 ) 由于模擬視頻監(jiān)控系統(tǒng)把視頻圖像存儲(chǔ)在錄像帶上，所以其所能記 錄的信息量有限，而且錄像帶會(huì)因?yàn)榉磸?fù)使用和多次播放以及受到環(huán)境( l t 如 濕度，溫度等) 的影響而產(chǎn)生變形和磨損，使圖像信息難以長(zhǎng)期保存。 ( 3 ) 系統(tǒng)可擴(kuò)展性差。如果系統(tǒng)已經(jīng)建成，在此基礎(chǔ)上增加新的監(jiān)控點(diǎn) 或是升級(jí)就會(huì)影響其它部分，造成擴(kuò)展的困難。 ( 4 ) 安裝繁瑣，可靠性低，很難做到無(wú)人值守，不能依掘圖像內(nèi)容實(shí)現(xiàn) 自動(dòng)報(bào)警監(jiān)。 ( 5 ) 缺乏遠(yuǎn)程監(jiān)控能力。特別是不能借助網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控。 因此，隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，以及相關(guān)技術(shù)如計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)和 數(shù)據(jù)壓縮編碼技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)的產(chǎn)生己是必然。 1 2 2 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)介【1 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)除了具有傳統(tǒng)閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)的所有功能外，還具有 以下鮮明特點(diǎn)【2 】【3 1 ： 1 視頻的數(shù)字化。數(shù)字化的圖像便于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、分析和傳輸。數(shù)字信號(hào) 被保存在大容量硬盤(pán)上，長(zhǎng)期存儲(chǔ)信息不會(huì)丟失，圖像質(zhì)量也不會(huì)下降。而且 數(shù)字視頻容易被計(jì)算機(jī)處理，可以在監(jiān)控圖像中設(shè)定報(bào)警區(qū)域，真正做到自動(dòng) 監(jiān)控、無(wú)人職守。另外，數(shù)字視頻存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)硬盤(pán)上，可以用計(jì)算機(jī)來(lái)檢索 和管理，擺脫了手工管理和檢索的不便和繁瑣。 2 具有遠(yuǎn)程監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能。采用高效率的壓縮算法使得這一功能得 第3 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 以實(shí)現(xiàn)。可以通過(guò)t s d n ，p s t n ，d d n ，w a n 幾a n 或i n t e r n e t 等進(jìn)行控制和視頻 數(shù)據(jù)傳輸。 3 管理功能強(qiáng)大。具有用戶(hù)權(quán)限管理、數(shù)據(jù)加密、數(shù)掘保護(hù)、數(shù)據(jù)打印等 多種手段。此外，方便快捷的人機(jī)交互功能使操作簡(jiǎn)單、靈活。同時(shí)可以保存 各種操作記錄和報(bào)警記錄。 4 系統(tǒng)兼容性強(qiáng)，布線(xiàn)簡(jiǎn)單，易于擴(kuò)展。 5 功能專(zhuān)業(yè)化。 視頻監(jiān)控己經(jīng)從單純的用于安防向多功能化方向發(fā)展，基于視頻圖像內(nèi)容 的應(yīng)用增多，領(lǐng)域日趨廣泛，如出入口管理、庫(kù)房監(jiān)控、公共場(chǎng)所預(yù)警等，這 在國(guó)外尤為明顯【”。 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)是一種以計(jì)算機(jī)為中心，數(shù)字視頻處理技術(shù)為基礎(chǔ)，利 用圖像數(shù)據(jù)壓縮的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)( j p e g ，m p e g - i 或m p e g - 4 ) ，綜合利用圖像傳感器、 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)控制和人工智能等技術(shù)的新型監(jiān)控系統(tǒng)。數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng) 將攝像機(jī)獲得的模擬電視信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字視頻信號(hào)，或者數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直接輸出 數(shù)字視頻信號(hào)到計(jì)算機(jī)。在顯示多路或活動(dòng)圖像的同時(shí)，將各路信號(hào)分別存儲(chǔ) 于計(jì)算機(jī)的硬盤(pán)或在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行傳輸。在實(shí)時(shí)情況下，每路信號(hào)在監(jiān)視、記錄、 回放時(shí)都能達(dá)到最大為2 5 f s 的活動(dòng)圖像的效果。 與數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)相關(guān)的主要技術(shù)有視頻數(shù)據(jù)壓縮、視頻分析與理解、 視頻流的傳輸與質(zhì)量控制等。 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)將視頻圖像保存在硬盤(pán)里的功能稱(chēng)之為d v r ( d i g i t a l v i d e or e c o r d e r ，數(shù)字視頻錄像) ，這種設(shè)備被稱(chēng)為數(shù)字視頻錄像機(jī)或硬盤(pán)錄 像機(jī)。數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)將圖像通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭h(yuǎn)方的其他計(jì)算機(jī)終端的功能 稱(chēng)之d v s ( d i g i t a lv i d e os e r v e r ，數(shù)字視頻服務(wù)器) 。數(shù)字視頻控制系統(tǒng)將控制 指令送往受控設(shè)備，如控制云臺(tái)上下左右轉(zhuǎn)動(dòng)、攝像機(jī)的聚焦、遠(yuǎn)近和變焦、 攝像機(jī)雨刷、紅外、開(kāi)關(guān)等，這些功能就是d v c ( d i g i t a lv i d e oc o n t r o l ，數(shù) 第4 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 字視頻控制) 。 1 2 3 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的組成 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成示意圖如圖1 1 所示。 目前大部分的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)還是通過(guò)圖像采集卡將模擬攝像機(jī)傳輸 過(guò)來(lái)的模擬視頻圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻圖像信號(hào)，因此圖像采集編碼卡是基于p c 機(jī)的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備。一塊卡往往支持一路到四路視頻采集壓 縮，一臺(tái)計(jì)算機(jī)可以插上一塊到四塊卡，從而支持i 路n 1 6 路視頻采集。采集 編碼卡的質(zhì)量和性能的好壞直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性?；趐 c 機(jī)的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)采用元件來(lái)實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)到監(jiān)視器的視頻矩陣切換、錄 像、云臺(tái)和鏡頭的控制，通過(guò)串口連接報(bào)警設(shè)備的報(bào)警信息。 圖1 1 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)組成示意圖 計(jì)算機(jī)是數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心，配備有大屏幕顯示器、大容量硬盤(pán)， 也可再配上光盤(pán)刻錄機(jī)。計(jì)算機(jī)往往采用工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，以提商系統(tǒng)的可靠 性。數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)能充分利用計(jì)算機(jī)的資源，使視頻監(jiān)控系統(tǒng)隨計(jì)算機(jī)技 術(shù)的發(fā)展而不斷進(jìn)步，同時(shí)其開(kāi)放性的結(jié)構(gòu)特性更可使之與其他多種系統(tǒng)如與 消防報(bào)警系統(tǒng)、出入口管理系統(tǒng)、樓宇自控系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)互動(dòng)集成。這種模式對(duì) 應(yīng)的過(guò)程為模擬輸入、傳輸、數(shù)字視頻采集和編碼，對(duì)應(yīng)于圖1 1 中的第一種 第j 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 方式。 數(shù)字輸出攝像機(jī)的出現(xiàn)產(chǎn)生了真正的全數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)。數(shù)字?jǐn)z像機(jī)直 接傳輸經(jīng)過(guò)壓縮編碼的數(shù)字視頻圖像流，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將視頻流傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中。 計(jì)算機(jī)輸出控制信號(hào)控制云臺(tái)解碼器。這就是圖1 1 中的第二種方式。 就技術(shù)角度而言，數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的第二種方式是未柬數(shù)字視頻監(jiān)控系 統(tǒng)的發(fā)展方向，具有很高的先進(jìn)性和可擴(kuò)充性。但這兩種方式具有各自的應(yīng)用 場(chǎng)合。如果已經(jīng)具備遠(yuǎn)程傳輸?shù)挠?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，那么上述第二種方式就有了用武 之地，性?xún)r(jià)比很高；如果尚沒(méi)有計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，采用第二種方式的代價(jià)比較大。 1 3 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀 目前國(guó)內(nèi)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展情況是：模擬視頻監(jiān)控的比例急速減少， 數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)己經(jīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，特別是新安裝的視頻監(jiān)控系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)數(shù) 字視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始廣泛應(yīng)用。數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)不僅符合信息產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā) 展趨勢(shì)，也代表了監(jiān)控行業(yè)的未來(lái)發(fā)展方向。網(wǎng)絡(luò)化的全數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)迅速占 領(lǐng)市場(chǎng)是必然的趨勢(shì)。數(shù)字視頻監(jiān)控不僅僅用于安防的目的，它會(huì)向更高、更 遠(yuǎn)的方向發(fā)展，融合自動(dòng)化控制、網(wǎng)絡(luò)通訊、智能管理等多方面是大勢(shì)所趨。 下列相關(guān)技術(shù)為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展提供了必要條件： 1 系統(tǒng)控制技術(shù) 系統(tǒng)控制設(shè)備是電視監(jiān)控中很有特色的部分，微處理器、單片機(jī)的功能和 性能的提高與增強(qiáng)，各種專(zhuān)用l s i c ，a s i c 的出現(xiàn)和多媒體技術(shù)的應(yīng)用，使得系 統(tǒng)控制設(shè)備在功能、性能、可靠性和結(jié)構(gòu)等方面都發(fā)生了很大的變化。電視監(jiān) 控系統(tǒng)的構(gòu)成更加方便、靈活，與報(bào)警和出入口控制系統(tǒng)的接口趨于規(guī)范，人 機(jī)交互界面更為友好。 2 攝像技術(shù) 所謂數(shù)字機(jī)是指在攝像機(jī)內(nèi)圖像信號(hào)處理上采用數(shù)字技術(shù)( d s p ) 。數(shù)字信 號(hào)具有頻譜效率高、抗干擾能力強(qiáng)、失真少等模擬信號(hào)無(wú)法比擬的特點(diǎn)。 第6 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 3 網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 采用光纖傳送視頻信號(hào)，使無(wú)中繼傳輸距離從同軸電纜的幾百米增加到幾 十公里，并能得到很高的圖像質(zhì)量，多路傳輸和雙向傳輸也很容易實(shí)現(xiàn)。這就 大大地?cái)U(kuò)展了電視監(jiān)控的應(yīng)用范圍和控制距離，從而產(chǎn)生了一些大型的系統(tǒng)， 如公路管理、城市交通和治安管理、大型建筑的安全監(jiān)控系統(tǒng)等。 4 多媒體技術(shù) 多媒體技術(shù)在電視監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用基本上分兩個(gè)方面，一是建立一個(gè)新 的更為友好的人機(jī)交互界面，另一是對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化處理和加工，使圖像信 息與聲音、文本等信息有機(jī)融合起來(lái)，形成超文本方式。目前的部分?jǐn)?shù)字視頻 監(jiān)控系統(tǒng)中開(kāi)始具備一些新功能： ( 1 ) 圖像探測(cè)將成為入侵報(bào)警的主要手段。目前應(yīng)用的視頻報(bào)警和運(yùn)動(dòng)探測(cè) 系統(tǒng)正是通過(guò)對(duì)圖像信號(hào)的亮度電平變化的檢測(cè)和對(duì)圖像中不同的點(diǎn)的亮度 電平變化的分析來(lái)實(shí)現(xiàn)報(bào)警和對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的判斷。 ( 2 ) 網(wǎng)絡(luò)化。新一代圖像壓縮技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)m p e g 一4 是面向?qū)ο蟮膲嚎s方式，根據(jù) 圖像內(nèi)容，將其中的對(duì)象( 物體、人物、背景) 分離出來(lái)分別進(jìn)行壓縮，使之便 于通信，從而可以利用各種公共信息網(wǎng)絡(luò)來(lái)快速傳送，并使之成為一種無(wú)處不 到的、開(kāi)放的系統(tǒng)。 ( 3 ) 監(jiān)控范圍的延伸。隨著電子技術(shù)的進(jìn)步，探測(cè)設(shè)備發(fā)生了很大的變化。 目前，除傳統(tǒng)的攝像機(jī)外，毫米波成像、超聲波成像等方式相繼問(wèn)世并投入使 用。這些新技術(shù)把監(jiān)控從可視范圍擴(kuò)大到不可視的范圍。 ( 4 ) 分布式監(jiān)控系統(tǒng)。數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化將使得具有微內(nèi)核技術(shù)的 實(shí)時(shí)多任務(wù)、多用戶(hù)、分布式操作系統(tǒng)功能得以發(fā)揮，并由此組成分布式監(jiān)控 系統(tǒng)。 ( 5 ) 組合新技術(shù)。采用對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬具有自適應(yīng)功能的流媒體技術(shù)，可以提高 視頻傳輸?shù)目煽啃?。使?shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)硬件和軟件采用標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化和系 第7 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 列化的設(shè)計(jì)，可以提高系統(tǒng)的通用性、開(kāi)放性、組態(tài)靈活性和數(shù)據(jù)處理的便捷 性及系統(tǒng)安裝、調(diào)試和維修簡(jiǎn)單化及容錯(cuò)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。 ( 6 ) 智能性的增強(qiáng)。在智能化管理和自動(dòng)控制方面得到很大的提高和改進(jìn)。 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)有害入侵異物、異物識(shí)別和發(fā)出告警信息。然后可以通過(guò)手動(dòng)調(diào) 節(jié)伺服裝置自動(dòng)跟蹤有害物體。 1 4 本文研究的意義與研究?jī)?nèi)容 1 4 1 研究意義 傳統(tǒng)的報(bào)警系統(tǒng)在防止誤報(bào)和漏報(bào)方面不是很完善，因此它很難應(yīng)用于情 況復(fù)雜，要求具備動(dòng)態(tài)監(jiān)控的場(chǎng)合。在無(wú)人值守監(jiān)測(cè)到異物入侵的情況下，由 于攝像機(jī)拍攝到的范圍有限，若異物移動(dòng)至可視范圍外時(shí)，系統(tǒng)將失去目標(biāo)。 所以，隨著生活管理過(guò)程中自動(dòng)化、智能化水平的提高，運(yùn)用數(shù)字視頻監(jiān)控系 統(tǒng)對(duì)場(chǎng)景及目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控的需求日趨迫切，研制各類(lèi)數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)已成為 必然，表現(xiàn)在下列幾個(gè)方面： 1 自動(dòng)跟蹤的需要。目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)相關(guān)產(chǎn)品雖然很多，但絕大多數(shù)缺 乏自動(dòng)跟蹤能力。即使一些知名公司，其產(chǎn)品的跟蹤功能仍主要由人工控制實(shí) 現(xiàn)。 2 實(shí)時(shí)跟蹤的需要。目前市場(chǎng)上出售的標(biāo)有自動(dòng)跟蹤能力的視頻監(jiān)控系 統(tǒng)，其自動(dòng)跟蹤功能是通過(guò)人工編程設(shè)置多個(gè)觀(guān)測(cè)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的，缺乏真正意義上 的連續(xù)自動(dòng)跟蹤功能。 3 多目標(biāo)跟蹤的需要。通常的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在跟蹤時(shí)，只能跟蹤單個(gè)目標(biāo)， 當(dāng)出現(xiàn)多目標(biāo)時(shí)，或在復(fù)雜環(huán)境下，有其它非入侵目標(biāo)干擾時(shí)，不能很好的解 決此類(lèi)問(wèn)題。綜上所述，研制基于多目標(biāo)的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有明顯的學(xué)術(shù) 價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。 1 4 2 研究?jī)?nèi)容 本文的研究目標(biāo)是：根掘?qū)嶋H跟蹤監(jiān)控的要求，運(yùn)用目標(biāo)跟蹤理論及圖像 第8 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 處理、圖像理解及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的數(shù) 字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，主要研究?jī)?nèi)容包括： 1 、根據(jù)目標(biāo)跟蹤的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)滿(mǎn)足本系統(tǒng)要求的攝像機(jī)云臺(tái)控制系統(tǒng)。 2 、研究一種快速的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方法。 3 、根據(jù)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)出跟蹤算法。 4 、針對(duì)本系統(tǒng)硬件特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足系統(tǒng)性能要求的軟件。 5 、設(shè)計(jì)一個(gè)基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)，并進(jìn)行試驗(yàn)。 論文各章節(jié)的內(nèi)容安排如下： 第一章：視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展及現(xiàn)狀，討論了本文的研究背景及意義。 第二章：視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像跟蹤子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，并介紹了跟蹤子系統(tǒng)的各組成 部分工作原理和實(shí)現(xiàn)情況。 第三章：介紹了靜止背景下視頻序列中機(jī)動(dòng)目標(biāo)提取與檢測(cè)的方法，給出了改 進(jìn)的瞬時(shí)差分算法和一種精確提取目標(biāo)的方法。 第四章：介紹了機(jī)動(dòng)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)與跟蹤，通過(guò)k a l m a n 濾波器來(lái)預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)下一時(shí)刻所處的位置以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)快速跟蹤。 第五章：介紹了數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理和設(shè)計(jì)過(guò)程以及系統(tǒng)的軟硬件結(jié) 構(gòu)。 第六章：結(jié)論及尚需進(jìn)一步解決的問(wèn)題。 第9 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 第2 章視頻監(jiān)控系統(tǒng)圖像跟蹤子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 2 1 引言 數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)使用越來(lái)越普及，監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)功能要求越來(lái)越高。特別是 實(shí)時(shí)數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)，大多均配備有可控制攝像機(jī)，可以通過(guò)監(jiān)控室終端對(duì)本 端或遠(yuǎn)端攝像機(jī)進(jìn)行人工控制。然而，在許多情況下往往要求攝像機(jī)能隨著 機(jī)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)而自動(dòng)跟蹤。為此，我們基于p c 機(jī)終端開(kāi)發(fā)了用軟件控制攝 像機(jī)的自動(dòng)圖像跟蹤予系統(tǒng)。該系統(tǒng)完全實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)的軟件控制，操作簡(jiǎn) 單，便于使用。 2 2 系統(tǒng)組成及連接框圖 本系統(tǒng)使用p c 機(jī)( p 42 6 g2 5 6 m 內(nèi)存) 作為依托，采用四路視頻采集 卡采集視頻數(shù)據(jù)，通過(guò)s e 3 0 0d e c o d e r 來(lái)控制普通云臺(tái)或球機(jī)云臺(tái)。系統(tǒng) 組成框圖如圖2 1 ： v i d e os i g n a l c o n t r o ls i g n a l 圖2 1 圖像跟蹤子系統(tǒng)框圖 攝像機(jī)通過(guò)串口和圖像采集設(shè)備連接到p c 機(jī)上，p c 機(jī)通過(guò)c o m 口與攝 像機(jī)交換數(shù)據(jù)，通過(guò)攝像機(jī)云臺(tái)來(lái)控制其運(yùn)動(dòng)。攝像機(jī)采集到的視頻圖像由 圖像采集卡送到p c 機(jī)中。 第1 0 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 2 3 視頻采集卡 本文采用深圳天敏科技提供的s d k - - 2 0 0 ( ) s e 型號(hào)的四路視頻采集卡， 其提供四路視頻接口，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)四路視頻的顯示。采集卡驅(qū)動(dòng)提供相應(yīng)的 函數(shù)庫(kù)，可直接調(diào)用，獲得視頻序列。顯示分辨率單路可達(dá)7 2 0 5 7 6 ，2 4 位真彩色，四路同屏可實(shí)現(xiàn)分辨率3 2 0 x 2 4 0 ，每路2 5 幀，秒。本文采用此視 頻采集卡分別接4 路攝像頭，其中3 路為普通攝像頭加云臺(tái)，另一路為智能 化快速球型攝像機(jī)。 2 4s e 3 0 0d e c o d e r 云臺(tái)控制的實(shí)現(xiàn) s e 3 0 0 萬(wàn)能解碼器是一個(gè)重要的前端控制設(shè)備。它在主機(jī)的控制下，可 使云臺(tái)、鏡頭、防護(hù)罩和照明燈等前端設(shè)備產(chǎn)生相應(yīng)的動(dòng)作。該解碼器可用 r s 2 3 2 和r s 4 8 5 兩種方式進(jìn)行控制。在距離較近( 小于1 0 0 米) 且云臺(tái)數(shù)量 不多( 少于4 個(gè)) 時(shí)，可直接用r s 2 3 2 方式進(jìn)行控制。在距離較遠(yuǎn)或云臺(tái)數(shù) 量較多時(shí)，需要r s 4 8 5 方式進(jìn)行控制。在工程上常使用r s 4 8 5 方式，其最遠(yuǎn) 控制距離可超過(guò)1 2 0 0 米，總線(xiàn)最多可驅(qū)動(dòng)6 4 個(gè)負(fù)載，即6 4 個(gè)解碼器可并接 在同一r s 4 8 5 總線(xiàn)上。 該解碼器的r s 4 8 5 總線(xiàn)具有瞬變電壓抑制能力，能防雷電和防靜電放電 沖擊。此外，解碼器的所有輸出均具有短路保護(hù)功能。一旦輸出短路，內(nèi)部 電路將自動(dòng)切斷輸出電流，此功能對(duì)設(shè)備具有良好的保護(hù)作用。 本文中有3 路云臺(tái)采用s e 3 0 0d e c o d e r 與計(jì)算機(jī)通訊。用計(jì)算機(jī)的串 口通過(guò)r s 2 3 2 4 8 5 接s e 3 0 0 解碼器的4 8 5 通訊口，然后由s e 3 0 0 接入云臺(tái)控 制線(xiàn)進(jìn)行控制。s e 3 0 0 支持p e l c od 控制協(xié)議，其通訊參數(shù)設(shè)定為“2 4 0 0 ， n ，8 ，1 ”，即波特率為2 4 0 0 ，無(wú)奇偶校驗(yàn)位，8 位數(shù)掘位，1 位停止位。一 次通訊一共傳輸8 個(gè)字節(jié)，其中第一個(gè)字節(jié)為固定內(nèi)容，第二個(gè)字節(jié)為解碼 器地址，第3 5 個(gè)字節(jié)為數(shù)據(jù)位，其中關(guān)于云臺(tái)的上，下，左，右，鏡頭拉 近，拉遠(yuǎn)等均對(duì)應(yīng)其中相應(yīng)的位。第8 個(gè)字節(jié)為校驗(yàn)和。 第1 i 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 本文中的a d a m - 4 5 2 0 模塊可用來(lái)將p c 機(jī)的r s 一2 3 2 接口標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)轉(zhuǎn)換成 r s 一4 2 2 或r s - 4 8 5 接口標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)p c 機(jī)與其他應(yīng)用模塊間的長(zhǎng)距離數(shù)據(jù)通 訊。它的傳輸速率最高可達(dá)1 1 5 2 k b p s ，并且具有3 0 0 0 v d c 的隔離保護(hù)作用。在 監(jiān)控系統(tǒng)中，r s - 4 8 5 標(biāo)準(zhǔn)由于其傳輸距離遠(yuǎn)、接點(diǎn)多、連線(xiàn)少等特點(diǎn)，已經(jīng)成 為工業(yè)應(yīng)用中數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖走x標(biāo)準(zhǔn)。在本文的數(shù)字視頻監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，為實(shí)現(xiàn)主 機(jī)與攝像機(jī)云臺(tái)的互連，使用a d a m - 4 5 2 0 模塊進(jìn)行r s - 2 3 2 與r s 一4 8 5 信號(hào)的轉(zhuǎn)換， 完成云臺(tái)與計(jì)算機(jī)間的數(shù)據(jù)通信。圖2 2 是攝像機(jī)端口和r s 2 3 2 的連接方式，圖 中： t x d ：發(fā)送數(shù)據(jù)t r a n s m i td a t a ( o u t p u t ) r x d ：接收數(shù)據(jù)r e c e i v ed a t a ( i n p u t ) d t r ：數(shù)據(jù)發(fā)送就緒d a t at r a n s m i s s i o nr e a d y ( o u t p u t ) d s r ：數(shù)據(jù)設(shè)定就緒d a t as e tr e a d y ( i n p u t ) t x dr x d c o mp a n t i l t ( r s 2 3 2 r x dt x d c a n l e m d t rd s r d s rd t r 圈2 2 攝像機(jī)端1 ：3 r s 2 3 2 連接方式 程序?qū)崿F(xiàn)采用了微軟提供的m s c o m m 串口通訊控件，使用此控件使編 程變得簡(jiǎn)單方便。 2 5 球型機(jī)云臺(tái)控制 我們?cè)谑彝獗O(jiān)控的一路圖像采用智能化快速球型攝像機(jī)s n 6 8 0 p t ，此 球型機(jī)是集高清晰度彩色攝像機(jī)、萬(wàn)向變速云臺(tái)和解碼器于一體的監(jiān)控產(chǎn)品。 因此它采用的是內(nèi)部解碼器，從球型機(jī)上直接引出r s 4 8 5 線(xiàn)接入r s 4 8 5 2 3 2 ， 然后接入計(jì)算機(jī)即可。球型機(jī)通訊協(xié)議與上述的s e 3 0 0 解碼器通訊協(xié)議不盡 相同，其波特率為4 8 0 0 b p s 、數(shù)據(jù)格式為1 l 位數(shù)據(jù)位、l 位起始位、l 位停 第1 2 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 止位。最顯著的不同還是在奇偶校驗(yàn)位上，s e 3 0 0 使用的是無(wú)校驗(yàn)位，而球 型機(jī)使用奇偶校驗(yàn)位，但是是奇校驗(yàn)還是偶校驗(yàn)還是不固定。其規(guī)定如下： 發(fā)地址時(shí)奇偶校驗(yàn)位為1 ，發(fā)數(shù)掘時(shí)奇偶校驗(yàn)位為0 。為了解決奇偶校驗(yàn)位問(wèn) 題，本文采用了發(fā)送一個(gè)字節(jié)就重新計(jì)算設(shè)定奇偶校驗(yàn)位的方法，即如果要 發(fā)送的為地址字節(jié)，則根據(jù)規(guī)定奇偶校驗(yàn)位應(yīng)為l ，此時(shí)根掘具體地址值來(lái) 計(jì)算校驗(yàn)和，以此來(lái)確定發(fā)送該字節(jié)到底是采用奇校驗(yàn)方式，還是采用偶校 驗(yàn)方式。 總之，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建都是為了進(jìn)行對(duì)視頻編解碼以及對(duì)運(yùn)動(dòng)物體的監(jiān) 控做準(zhǔn)備的。同時(shí)在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建過(guò)程中，本人還學(xué)到了不少知識(shí)， 并有了一個(gè)實(shí)踐的機(jī)會(huì)。如云臺(tái)控制方面，不僅學(xué)會(huì)了解碼器的使用， r s 4 8 5 2 3 2 的使用，而且對(duì)串口通訊的機(jī)理有了一定了解，尤其是在對(duì)球型 機(jī)云臺(tái)的通訊上，更是使我對(duì)串口通訊有了更深刻的了解。 第1 3 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 第3 章靜止背景下視頻序列中目標(biāo)檢測(cè)和提取 本章主要介紹在靜止背景下視頻序列中目標(biāo)監(jiān)測(cè)和提取算法。首先，在第 一節(jié)對(duì)在視頻監(jiān)視中好的算法的要求進(jìn)行了介紹，同時(shí)也介紹了一個(gè)視頻監(jiān)視 算法主要面臨的問(wèn)題，并對(duì)視頻算法進(jìn)行了分類(lèi)。本章中第二節(jié)，在介紹瞬時(shí) 差分算法基本原理的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)改進(jìn)的瞬時(shí)差分算法，并給出了實(shí)驗(yàn) 結(jié)果。第三節(jié)主要內(nèi)容為基于背景估計(jì)圖像的視頻序列圖像的目標(biāo)檢測(cè)和提取 方法。該方法的主要內(nèi)容是如何得到一個(gè)背景圖像的估計(jì)圖像，并介紹了幾種 常見(jiàn)的估計(jì)背景圖像的方法，如統(tǒng)計(jì)平均法，i i r 濾波器方法。在該節(jié)最后， 提出一個(gè)對(duì)像素進(jìn)行區(qū)分的一種統(tǒng)計(jì)平均的獲取背景估計(jì)圖像的方法，并給出 了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。本章第四節(jié)是基于背景圖像參數(shù)模型的序列圖像目標(biāo)檢測(cè) 和提取的方法。該類(lèi)算法的主要特點(diǎn)是利用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)圖像的象素值，建立能 描述象素值變化的模型，通過(guò)判斷當(dāng)前新到的象素值是否符合這個(gè)模型來(lái)實(shí)現(xiàn) 對(duì)目標(biāo)象素的檢測(cè)。本節(jié)中首先提出用單一參數(shù)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的算法，隨 后介紹了多模型集合實(shí)現(xiàn)背景像素的判斷方法。本章第五節(jié)，針對(duì)本章第一節(jié) 所描述一個(gè)完美系統(tǒng)應(yīng)該避免的問(wèn)題，提出了個(gè)能精確提取出目標(biāo)的算法， 該算法充分利用了本章中前幾節(jié)的算法，在對(duì)目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，實(shí)現(xiàn)分區(qū)分級(jí)檢測(cè)， 實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)的精確提取。為了敘述方便，本章對(duì)下面幾個(gè)名詞進(jìn)行約定。前景 象素是指運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的像素，目標(biāo)檢測(cè)在不作特殊說(shuō)明時(shí)是指運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，前 景圖像是指運(yùn)動(dòng)目標(biāo)圖像。 3 1 引言 自動(dòng)視頻監(jiān)視技術(shù)的主要內(nèi)容之一就是監(jiān)視特定場(chǎng)景中是否有新目標(biāo)出 現(xiàn)i i 1 1 7 1 1 8 1 【1 1 1 11 l ，這個(gè)任務(wù)的最基本的內(nèi)容可以看作是在視頻序列中檢測(cè)并提 取這樣兩種類(lèi)型的目標(biāo)：運(yùn)動(dòng)目標(biāo)以及原先場(chǎng)景中未出現(xiàn)而后又停止并滯留在 場(chǎng)景中的新目標(biāo)。簡(jiǎn)單來(lái)看，這個(gè)任務(wù)可分兩步來(lái)完成，第一是目標(biāo)檢測(cè)，第 二是目標(biāo)提取。所謂目標(biāo)檢測(cè)，就是檢測(cè)視頻序列圖像中被監(jiān)視的場(chǎng)景圖像是 第1 4 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 否有所變化，如果圖像有變化，則說(shuō)明有新的目標(biāo)出現(xiàn)，反之則認(rèn)為沒(méi)有新目 標(biāo)出現(xiàn)。而目標(biāo)提取，就是當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)算法檢測(cè)到有目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)，把這個(gè)目標(biāo) 從視頻序列圖像中分割提取出來(lái)，為下一步目標(biāo)跟蹤和識(shí)別提供數(shù)據(jù)。因此一 個(gè)視頻監(jiān)視系統(tǒng)工作的好與壞，目標(biāo)檢測(cè)和提取算法時(shí)非常關(guān)鍵的。 一個(gè)好的視頻目標(biāo)檢測(cè)和提取算法m l i l ”應(yīng)該能適用于監(jiān)視各種環(huán)境。通 常一個(gè)好的視頻目標(biāo)檢測(cè)和提取算法應(yīng)具有以下的特征： 不依賴(lài)于攝像頭的安裝位置； 在各種天氣條件下應(yīng)是魯棒的； 對(duì)環(huán)境光線(xiàn)的變化應(yīng)是魯棒的； 應(yīng)能夠處理，雜亂無(wú)章的大面積區(qū)域的各種運(yùn)動(dòng)，以及視場(chǎng)內(nèi)目標(biāo)的疊加； 能適應(yīng)場(chǎng)景中個(gè)別物體運(yùn)動(dòng)的干擾，如樹(shù)木的搖晃，水面的波動(dòng)； 一個(gè)完美的背景維持系統(tǒng)應(yīng)該能夠避免以下幾個(gè)問(wèn)題i ”j l ”1 ： 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)帶來(lái)的問(wèn)題。在一個(gè)背景中移動(dòng)的目標(biāo)，當(dāng)其移動(dòng)后，移丌的地 方不應(yīng)該作為前景目標(biāo)的一部分； 時(shí)間性問(wèn)題。系統(tǒng)對(duì)亮度隨時(shí)間緩慢的變化是魯棒的； 光線(xiàn)突然改變。 部分背景晃動(dòng)問(wèn)題，如樹(shù)枝、顯示屏等。背景的象素值是改變的，需要一 種方法去模型化； 遮掩問(wèn)題。一個(gè)前景的像素不應(yīng)被背景模型所替代； 初始化問(wèn)題。在一些監(jiān)視場(chǎng)景中，沒(méi)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的“純”背景圖像是不可 得到的。 前景孔洞問(wèn)題。當(dāng)一個(gè)色彩均勻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)時(shí)，其內(nèi)部的像素不被檢測(cè)到： 目標(biāo)丟失問(wèn)題。一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)長(zhǎng)期停止在場(chǎng)景中，而成為背景圖像的一部 分； 陰影問(wèn)題。目標(biāo)的陰影也會(huì)成為前景目標(biāo)的一部分。 第1 5 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 人們總希望個(gè)好的視頻目標(biāo)檢測(cè)和提取算法，能適用于監(jiān)視各種環(huán)境， 但實(shí)際應(yīng)用中要解決這個(gè)問(wèn)題是十分困難的，因?yàn)閷?shí)際應(yīng)用中要考慮到算法要 盡量適應(yīng)于多種環(huán)境，而且除非有專(zhuān)門(mén)的硬件支持，否則研究者不得不在算法 的復(fù)雜度、可靠性，以及實(shí)時(shí)性等方面折衷考慮。目前大多數(shù)視頻目標(biāo)檢測(cè)和 提取算法或多或少是針對(duì)解決某一問(wèn)題而提出的，這樣也就帶來(lái)了對(duì)視頻目標(biāo) 檢測(cè)和提取的算法的分類(lèi)。 一般而言，視頻目標(biāo)檢測(cè)和提取的算法的分類(lèi)可以按照被監(jiān)視場(chǎng)景是室內(nèi) 還是室外進(jìn)行分類(lèi)，算法可分為室內(nèi)監(jiān)視算法與室外監(jiān)視算法。顯然，對(duì)于一 個(gè)室內(nèi)監(jiān)視系統(tǒng)而言，環(huán)境條件變化是較小的，因此監(jiān)視算法相對(duì)易于設(shè)計(jì)， 而其監(jiān)視內(nèi)容，主要是人以及場(chǎng)景中的物品。如被遺留在場(chǎng)景中的物品，或者 是從場(chǎng)景中移動(dòng)走的物品等等。另一個(gè)區(qū)分視頻目標(biāo)檢測(cè)和提取的標(biāo)準(zhǔn)是看被 監(jiān)視的場(chǎng)景與攝像頭之間是否存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)。當(dāng)視頻監(jiān)視中若背景與攝像頭之 間位置保持相對(duì)不變，那么背景圖像的大小和位置在不同幀問(wèn)將保持不變。這 時(shí)可以直接利用幀間同一位置象素的亮度或顏色的差進(jìn)行變化檢測(cè)，并提取目 標(biāo)。而當(dāng)背景與攝像頭之間存在著相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)，必然會(huì)引起背景圖像的位景， 大小和形狀在不同幀中有所改變，顯然這時(shí)利用幀間的差異作為檢測(cè)背景變化 的標(biāo)準(zhǔn)是不合適的，其算法應(yīng)與背景靜止時(shí)的變化檢測(cè)算法有所不同。因此在 視頻監(jiān)視中，往往根據(jù)攝像頭與背景之間是否有相對(duì)運(yùn)動(dòng)，將視頻監(jiān)視算法分 為靜止背景和運(yùn)動(dòng)背景的目標(biāo)檢測(cè)和提取兩類(lèi)。顯然，綜合上述兩種分類(lèi)方法 視頻監(jiān)視可有室內(nèi)靜止背景、室外靜止背景、室內(nèi)運(yùn)動(dòng)背景、室外運(yùn)運(yùn)動(dòng)背景 四種。本章著重介紹靜止背景下視頻序列中目標(biāo)檢測(cè)和提取方法。 在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，當(dāng)攝像頭保持不動(dòng)時(shí)，可以認(rèn)為視頻序列圖像中的 背景圖像相對(duì)不動(dòng)。這時(shí)，視頻監(jiān)視算法包括變化檢測(cè)和目標(biāo)提取兩部分內(nèi) 容【4 1 。所謂目標(biāo)檢測(cè)，就是當(dāng)場(chǎng)景中有新目標(biāo)進(jìn)入或者場(chǎng)景中有目標(biāo)移動(dòng) 時(shí)，通過(guò)變換檢測(cè)算法得知有目標(biāo)出現(xiàn)：目標(biāo)提取是把進(jìn)入場(chǎng)景中的目標(biāo)從 第1 6 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 背景圖像中分割出來(lái)。對(duì)于變化檢測(cè)和提取算法，作者認(rèn)為主要可以分為基 于相鄰幀差的瞬時(shí)差分法、背景圖像與當(dāng)前圖像幀差的方法以及背景模型法。 這三種算法各有特點(diǎn)，其中基于相鄰幀差的瞬時(shí)差分法【1 4 i m l 、背景估計(jì)圖像 與當(dāng)前圖像幀差1 1 6 | 【1 7 1 的方法可以歸為基于圖像間差分的方法。背景模型方法 則使用背景的參數(shù)模型來(lái)模擬背景圖像的象素值，通過(guò)判別新到的象素值是 否與這個(gè)模型相匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)像素的檢測(cè)。j 【i 1 1 “。 3 2 瞬時(shí)差分法 瞬時(shí)差分法基本原理： 瞬時(shí)差分法主要是利用視頻序列中連續(xù)的兩幀或幾幀圖像的差異來(lái)進(jìn)行 目標(biāo)檢測(cè)和提取。一個(gè)最基本的瞬時(shí)差分法的基本過(guò)程如圖3 2 1 所示。首先， 利用公式3 2 1 計(jì)算第k 幀圖像與第卜1 幀圖像之間的差別，得到差分后的圖像 砬。然后對(duì)差分后圖像b 進(jìn)行二值化，我們認(rèn)為當(dāng)差分圖像中某一像素值的 差大于某一給定的閩值時(shí)，則認(rèn)為該像素為前景象素，即認(rèn)為該象素可能為目 標(biāo)上的一點(diǎn)，反之則認(rèn)為是背景象素。在對(duì)差分圖像協(xié)二值化后得到r ，最 后對(duì)圖像冠進(jìn)行連通性分析，當(dāng)某一連通的區(qū)域的面積大于某一給定的閡值， 則檢測(cè)到目標(biāo)，并認(rèn)為該區(qū)域就為目標(biāo)所占的區(qū)域。 圖3 2 1 瞬時(shí)差分法基本原理流程圖 第1 7 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 q ( 工，y ) 爿a ( x ，y ) 一五。( x ，y ) ( 3 2 1 ) 也 ，少) = i 0 而b a 緲c k g r o 刪u n d 嬲麓y , y ) ) 樅t h r e s h o 慨l d i n g ( 3 2 2 ) 如圖3 2 2 給出了使用式( 3 2 1 ) ，( 3 2 2 ) 檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 基于瞬時(shí)差分的兩相鄰幀差的方法進(jìn)行視頻的目標(biāo)檢測(cè)和提取其主要優(yōu) 點(diǎn)是顯而易見(jiàn)的： 1 算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單； 2 程序設(shè)計(jì)復(fù)雜度低； 3 易于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)視； 4 基于相鄰幀差方法，由于相鄰幀的時(shí)間間隔一般較短，因此該方法對(duì)場(chǎng) 景光線(xiàn)的變化一般不太敏感。 最基本的瞬時(shí)差分法可以檢測(cè)到場(chǎng)景中的變化，并且提取出目標(biāo)。如圖 3 2 2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果所示。但在實(shí)際應(yīng)用中，提取目標(biāo)的結(jié)果往往不令人滿(mǎn)意如圖 3 2 2 ( a - 4 ) 和圖3 2 2 ( b - 3 ) 。因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中特別是在下一步進(jìn)行目標(biāo)識(shí) 別，跟蹤中，我們總希望提取的目標(biāo)盡量接近目標(biāo)的真實(shí)形狀。也就是說(shuō)，我 們提取出的目標(biāo)應(yīng)是完整的，同時(shí)也應(yīng)該盡量少的包括背景圖像。從圖3 2 2 中可以看出，檢測(cè)結(jié)果圖3 2 2 ( a 一4 ) 中雖然檢測(cè)到目標(biāo)出現(xiàn)，但卻沒(méi)有完整檢 測(cè)到目標(biāo)。出現(xiàn)上述結(jié)果的主要原因是由于實(shí)際目標(biāo)顏色或者灰度在一定的區(qū) 域內(nèi)較為均勻，這就會(huì)引起如圖3 2 2 ( a 一4 ) 的結(jié)果。而圖3 2 2 ( b 一3 ) 則出現(xiàn)了 比較大的空洞。雖然瞬時(shí)差分法往往不能提取完整的目標(biāo)圖像，但作為一種快 速的判別是否有目標(biāo)入侵算法基本原型，也常被應(yīng)用。因此，許多目標(biāo)檢測(cè)算 法都是基于這個(gè)最基本的原型做一些改進(jìn)。在本論文中，作者提出了一種改進(jìn) 的瞬時(shí)差分法完成目標(biāo)的檢測(cè)和提取，現(xiàn)介紹如下。 3 3 改進(jìn)的瞬時(shí)差分法 3 3 1 算法原理 第1 8 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 ( a 1 ) ( a - 3 ) ( a - 2 ) 第1 9 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 ， 0 - 1 ) 0 - 2 ) ( b - 3 ) 圖3 2 2 瞬時(shí)差分法檢測(cè)，提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)結(jié)果 針對(duì)基本的瞬時(shí)差分法往往不能正確的檢測(cè)到目標(biāo)出現(xiàn)或者不能完整地 提取目標(biāo)圖像，本文提出的算法主要做了如下方面的改進(jìn)： 1 改變基于點(diǎn)差異的變化檢測(cè)為以點(diǎn)為中心的基于塊差作為差分后的圖 像這樣可以在一定程度上消除噪聲的影響； 2 對(duì)差分圖像的二值化處理； 第2 0 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 3 在對(duì)二值化圖像后處理方面，利用形態(tài)學(xué)方法去除噪音干擾點(diǎn)，利用 連通性分析、消除孔洞處理以及區(qū)域標(biāo)記完成目標(biāo)檢測(cè)分析和實(shí)現(xiàn)完 整提取目標(biāo)。 本文提出的算法的流程如圖3 3 1 所示，下面將介紹各個(gè)主要模塊的功能 及實(shí)現(xiàn)算法。 圖3 3 1 改進(jìn)的瞬時(shí)差分算法流程圖 3 3 2 變化檢測(cè)準(zhǔn)則 。 第2 i 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 變化檢測(cè)可以使用兩幀圖像中同一位置象素的差來(lái)實(shí)現(xiàn)，但只用單個(gè)象素 的差來(lái)進(jìn)行變化檢測(cè)易受噪音干擾，所以通常用該像素為中心的兩個(gè)塊的差別 來(lái)代替，算法如下： 設(shè)時(shí)刻取得的圖像為s ( 而，屯，七) ，時(shí)刻七一l 取得的圖像s ( 一，疊，k 1 ) ，如 圖3 3 2 所示。 一 、 、一 第七一1 幀 圈3 3 2 塊匹配示意圖 第七幀 對(duì)第七一1 幀圖像的每一點(diǎn)( 五，x 2 ) ，確定其的臨域； ( 2 ) 在第七幀圖像中，以點(diǎn)( 五，恐) 為中心，以向上、向下、向左、向右m 個(gè)象素為限，進(jìn)行塊匹配，設(shè)點(diǎn)( 毫，島) 最匹配； ( 3 ) 計(jì)算d 婦( 而，x o = i i 二i 蘆了瓦兩。 果d i s ( x t ，而) 大于某個(gè)事 先設(shè)定的閩值t ，則點(diǎn)( 五，x z ) 是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)；如果d i s ( x , ，x 2 ) 小于某 個(gè)事先設(shè)定的閡值t ，則點(diǎn)( 五，屯) 不是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)點(diǎn)，而是靜止的背景。 3 3 3 形態(tài)學(xué)處理【”1 1 3 卅 ( 1 ) 膨脹和腐蝕 由于存在著噪音的干擾以及目標(biāo)與背景圖像之間往往有小部分顏色和灰 度相似，那么二值化后得到的圖像中往往會(huì)含有許多孤立的點(diǎn)、孤立的小區(qū)域、 小間隙和孔洞( 如圖3 3 1 3 所示，在這里白色代表變化的區(qū)域) ，這些都給判斷背 第2 2 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 景是否存在著變化帶來(lái)了干擾。因此需要將孤立的點(diǎn)、小區(qū)域去除，而將小間 隙連接，同時(shí)又應(yīng)該將小孔洞填充。這里我們采用圖像形態(tài)學(xué)中對(duì)二值圖像的 膨脹和腐蝕方法來(lái)完成上述功能。其中對(duì)二值圖像的腐蝕和膨脹運(yùn)算采用簡(jiǎn)單 對(duì)稱(chēng)的結(jié)構(gòu)元素。p p j , 3 x 3 的方形( 3 3 1 ) y 日n ，腐蝕和膨脹運(yùn)算的定義1 分別為 式( 3 3 3 ) ( 3 3 4 ) 。 結(jié)構(gòu)元素：b = ( 3 3 1 ) 結(jié)構(gòu)元素反轉(zhuǎn)：b 5 = - b i b b 膨脹：x o = u e 6 = z e i e n 彳拼 e 占 腐蝕：x o b = n l = z e i e c x 6 e b ( 3 3 2 ) ( 3 3 3 ) ( 3 3 4 ) 其中x 為二值圖像，e 為整幅圖像的柵格，盈為結(jié)構(gòu)元素b 中，t s , “”平 移到位置z 得到的圖像。 ( 2 ) 中值濾波 中值濾波時(shí)一種非線(xiàn)性的信號(hào)處理方法，與其對(duì)應(yīng)的中值濾波器當(dāng)然也 就是一種非線(xiàn)性的濾波器。中值濾波器在1 9 7 1 年由j w j u k e y 首先提出并應(yīng) 用在一維信號(hào)處理技術(shù)( 時(shí)間序列分析) 中，后來(lái)被二維圖像信號(hào)處理技術(shù) 所引用。中值濾波在一定的條件下可以克服線(xiàn)性濾波器如最小均方濾波，均 值濾波等帶來(lái)的圖像細(xì)節(jié)模糊，而且對(duì)濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有 效。出于在實(shí)際運(yùn)算過(guò)程中不需要圖像的統(tǒng)計(jì)特征，因此這也帶來(lái)不少方便。 中值濾波一般采用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口，將窗口中各點(diǎn)灰度值 的中值來(lái)替代指定點(diǎn)( 一般為窗口的中心) 的灰度值。對(duì)于奇數(shù)各元素，中 值是指按大小排序后，中間的數(shù)值：對(duì)于偶數(shù)個(gè)元素，中值是指排序后中間 兩個(gè)元素灰度值的平均值。 第2 3 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 對(duì)于二維情況，中值濾波的窗口形狀和尺寸對(duì)濾波器效果影響很大。不 同圖像內(nèi)容和不同應(yīng)用要求不同的窗口形狀和尺寸。常用的二維中值濾波窗 口形狀有線(xiàn)狀、方形、圓形、十字形等。 ( 3 ) 圖像平滑 圖像的平滑是一種實(shí)用的數(shù)字圖像處理技術(shù)，主要目的是為了減少圖像 的噪聲。一般情況下，在空間域內(nèi)用領(lǐng)域平均來(lái)減少噪聲i 在頻率域，由于 噪聲頻譜通常多在高頻段，因此可以采用各種形式的低通濾波的辦法來(lái)減少 噪聲。 平滑模板的思想是通過(guò)一點(diǎn)和周?chē)鷰讉€(gè)點(diǎn)的運(yùn)算( 通常為平均運(yùn)算) 來(lái) 去除突然變化的點(diǎn)，從而濾掉一定的噪聲，但圖像有一定程度的模糊。而減 少圖像模糊代價(jià)是圖像平滑研究的主要問(wèn)題之一。這主要取決于噪聲本身的 特性。一般情況下通過(guò)選擇不同的模板來(lái)消除不同的噪聲。 常用的模板有 r o 1 o l 三 1 1 1 i 4 【o1 副 r l 1 1 1 土l1 21i 1 0 1 1 l l j 3 , 3 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 吾i 去 i 矧 r l 1 1 1 牝1 到 試驗(yàn)結(jié)果如圖3 3 3 所示。 其中圖( a ) 為改進(jìn)瞬時(shí)差分法效果圖，圖( b ) 普通差分法效果圖。從中可以 看出，相對(duì)于普通差分法，改進(jìn)瞬時(shí)差分法可以比較清晰的提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。 而普通差分法往往只能提取到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的輪廓；圖( c ) 位普通差分法二值化后的 結(jié)果；圖( d ) 和圖( e ) 為改進(jìn)瞬是差分法取不同閾值二值化后加中值濾波后的效 果圖。從中可以看出，使用瞬時(shí)差分法可以較好的提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但它仍有一 第2 4 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 ( a ) 改進(jìn)差分法 ( b ) 普通差分法 第2 5 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 ( c ) 瞽避差分法二醢純席結(jié)果 。 ”。；+ “一一一。41 - 。 ，“， ，44 l ( d ) 改進(jìn)差分法，蝴遭為1 5 二值化，中值濾波艨的結(jié)果 第2 6 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 7 一卜 ， ； 一一 一 ：； ； 一 ： ” 一 ， 4 。； ： 名，ji 。 一一二= ：。矗 一i - ：“一。；：； k|，t ( c ) 改進(jìn)差分法，閾值為2 0 - 值化中值濾波后的結(jié)果 圖( 3 ，3 3 ) 改進(jìn)瞬時(shí)差分結(jié)果| 璺| 些缺陷，我們將在下一節(jié)討論這些問(wèn)題。 3 3 5 分析和討論 在實(shí)際應(yīng)用中，檢測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤主要包括兩種情況，一種是有目標(biāo)出現(xiàn)而 未能檢測(cè)出來(lái)；另一種情況是沒(méi)有目標(biāo)出現(xiàn)而檢測(cè)出有目標(biāo)出現(xiàn)。出現(xiàn)第一 種錯(cuò)誤的主要原因是檢測(cè)算法的靈敏度過(guò)低；而出現(xiàn)第二種檢測(cè)錯(cuò)誤的主要 原因?yàn)闄z測(cè)算法的靈敏度過(guò)高，容易受噪音干擾而得到錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果。由 此可以看出這兩者存在著矛盾，因此在算法中應(yīng)恰當(dāng)選擇與檢測(cè)靈敏度有關(guān) 的參數(shù)，而參數(shù)設(shè)置的是否恰當(dāng)，需要在實(shí)際應(yīng)用中根據(jù)應(yīng)用環(huán)境及監(jiān)視目 的不斷試驗(yàn)和調(diào)整。在檢測(cè)算法中直接影響檢測(cè)靈敏度的參數(shù)主要有以下幾 個(gè)： 直接影響檢測(cè)靈敏度的參數(shù)是檢測(cè)準(zhǔn)則； 直接影響檢測(cè)靈敏度的參數(shù)是檢測(cè)準(zhǔn)則中塊的大小，當(dāng)使用較大尺寸 第2 7 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 的塊時(shí)，會(huì)降低變化檢測(cè)得到結(jié)果的幅度，進(jìn)而影響檢測(cè)的靈敏度； 圖像形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹處理也影響著檢測(cè)結(jié)果。當(dāng)形態(tài)學(xué)處理是針對(duì) 目標(biāo)變化區(qū)域處理時(shí)，那么膨脹處理會(huì)使區(qū)域面積變大，而腐蝕處理 會(huì)使區(qū)域面積變小。因此采用不同的組合順序的膨脹和腐蝕處理會(huì)直 接影響連通區(qū)域的形狀和面積，進(jìn)而會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果； 圖像區(qū)域標(biāo)記后，黑色區(qū)域和白色區(qū)域面積閾值也直接影響檢測(cè)結(jié) 果，如果白色區(qū)域面積閾值設(shè)置過(guò)大，則有一些變化不能被判斷為目 標(biāo)出現(xiàn)；相反如果白色區(qū)域面積閾值設(shè)置過(guò)小，則一些小的由于干擾 而形成的白色區(qū)域會(huì)被判斷為有目標(biāo)出現(xiàn)。 在實(shí)際應(yīng)用中，可以使用一些輔助的方法來(lái)提高檢測(cè)的正確率和魯棒性。 例如，在某一時(shí)間段內(nèi)，監(jiān)視到多個(gè)相鄰兩幀圖像之間有變化，才認(rèn)為發(fā)現(xiàn)目 標(biāo)，從而提高檢測(cè)的魯棒性。 3 4 自適應(yīng)背景相減法 基于背景差的方法原理圖 2 9 1 如下所示： 圖3 4 1 基于背景估計(jì)圖像相減算法流程圖 基于背景差方法的原理非常簡(jiǎn)單，其主要工作過(guò)程如圖3 4 1 所示：首先利 用公式( 3 4 1 ) ( 3 4 2 ) 計(jì)算背景圖像釓與當(dāng)前圖像石的差，然后對(duì)差分圖像 q 進(jìn)行二值化，并對(duì)二值化后的圖像冠進(jìn)行連通性分析。當(dāng)某一連通區(qū)域的 面積( 像素?cái)?shù)) 大于一定的閾值，則認(rèn)為檢測(cè)到目標(biāo)出現(xiàn)，并且認(rèn)為這個(gè)連通的 笫2 8 頁(yè) 山東大學(xué)碩士學(xué)位論文 區(qū)域就為提取出的目標(biāo)圖像。 皿( x ，y ) = a ( x ，y ) 一釓一。( 工，y ) ( 3 4 1 ) r ( x ，y ) = ? 乃b a 倦c k g 。r o 。u n d d 們w h 。e 。n 反d k ( ( ，x , y ) 碭t h 。r e s h 。o 塒l d 餾i n g ( 3 4 2 ) 該方法的主要特點(diǎn)： 需要得到當(dāng)前環(huán)境的背景估計(jì)圖像； 利用背景圖像與當(dāng)前幀圖像的“差”進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和提?。?與瞬時(shí)差分方法比較，可以提取出較精確的目標(biāo)圖像。 基于背景差的方法與瞬時(shí)差分方法比較，雖然可以提取出完整的目標(biāo)圖 像，但在實(shí)際應(yīng)用中仍有許多問(wèn)題需要解決。實(shí)際應(yīng)用中一幅“純凈”的背景 圖像總是不容易得到的，一種簡(jiǎn)單的做法是當(dāng)場(chǎng)景中無(wú)任何目標(biāo)時(shí)采集一幅圖 像作為背景圖像。很顯然隨著時(shí)間的推移，外界的光線(xiàn)會(huì)變化，這會(huì)引起背景 圖像的變化。因而這種采用一幅固定背景圖像的方法，只適合應(yīng)用于外界條件 較好的場(chǎng)合。為了實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的視頻監(jiān)視，需要在一段時(shí)間后重新更新背景圖 像。因?yàn)楸尘皥D像總不會(huì)是“一塵不變”，所以目前大多數(shù)研究人員己經(jīng)放棄 了這種非自適應(yīng)的獲取背景的方法1 1 3 】【l6 l 【”i 。因此基于背景差的方法的關(guān)鍵在 于隨著時(shí)間的推移如何自適應(yīng)更新背景估計(jì)圖像。下面介紹幾種估計(jì)背景圖像 的方法。 當(dāng)被監(jiān)視場(chǎng)景環(huán)境不是很復(fù)雜時(shí)，我們可以用統(tǒng)計(jì)濾波完成場(chǎng)景中背景圖 像的估計(jì)。本文介紹三種方法，第一種是統(tǒng)計(jì)平均方法，第二種i i r 濾波方法。 這兩種