论文部分内容阅读
摘要：本文重点对用于计算机智能视频监控分析的运动目标检测方法进行研究，同时对目标跟踪方法进行了相关阐述，希望能够对日后的计算机智能视频监控系统的分析和研究工作提供一定的理论支持和借鉴。
关键词：计算机智能视频监控；运动目标检测方法；目标跟踪方法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 10-0104-01
随着人工智能技术日新月异的发展，基于人工智能的计算机视觉技术也得到了广泛的推广和应用，成为计算机智能领域一个重要的发展方向。到目前为止，计算机视觉技术已经过20余年的发展，其在社会人文，军事技术及工业生产领域得到了广泛的应用，并以其独具特色的技术优势逐渐形成了一门具有一定先进理论支撑的独立学科。其中，著名学者Marr提出的视觉计算理论已成为计算机智能视频监控领域的主导思想，为大多数该领域内的研究人员所接受。从广义上讲，计算机视觉技术的实质就是实现对在复杂环境中运动物体的几何尺寸、形状及相关运动状态的识别和认知，即把实际空间中的三维对象转换为计算机视觉系统识别的二维图像。近年来，计算机视觉技术以其迅猛的发展态势及成熟的应用技术成为了业界的新宠，并得到了广泛的应用，取得了瞩目的成绩。
一、运动目标检测方法分析
（一）运动目标在静止背景条件下的检测分析
1.差分检测法
将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果，比较简单的一种方法是将两图像做“差分”或“相减”运算，从相减后的图像中，很容易发现运动物体的信息。在相减后的图像中，灰度不发生变化的部分被减掉，则前区为正，后区为负，其他部分为零。由于减出的部分可以大致确定运动目标在图像上的位置，使用相关法时就可以缩小搜索范围。
2.自适应运动检测方法
当两帧图像的背景图像起伏较大时，简单的差分法难以得到满意的解。此时可以考虑用自适应背景对消的方法，该方法可以在低信杂比的情况下压制背景杂波和噪声，检测出非稳态图像信息。在背景杂波较大时，常用的门限分割不能分出这种运动目标。在图像序列中，每一个像素点的灰度值都是这一点所对应传感器的输出信号值与噪声值的叠加，因此，如何克服噪声的影响确定一个最佳门限将目标与背景分离，就成为弱小目标检测的一个重要环节。
（二）目标在运动背景条件下的检测方法分析
块匹配法是目标在运动背景条件下的主要检测方法。基于块的运动分析在图像运动估计和其他图像处理和分析中得到了广泛的应用，比如说在数字视频压缩技术中，国际标准MPEG1-2采用了基于块的运动分析和补偿算法。块运动估计与光流计算不同，它无需计算每一个像素的运动，而只是计算由若干像素组成的像素块的运动，对于许多图像分析和估计应用来说，块运动分析是一种很好的近似。这里主要介绍块匹配方法。块匹配方法实质上是在图像序列中做一种相邻帧间的位置对应人物。它首先选取一个图像块，然后假设块内的所有像素做相同的运动，以此来跟踪相邻帧间的对应位置。各种块匹配算法的差异主要体现在：匹配准则、搜索策略及块尺寸选择方法上。
1.匹配准则
典型的匹配准则有：最大互相关准则、最小均方差准则、最小平均绝对值差准则、最大匹配像素数量准则等。
2.搜索策略
为了求得最佳位移估计，可以计算所有可能的位移矢量对应的匹配误差，然后选择最小匹配误差对应的矢量就是最佳位移估计值。因此，人们提出了各种快速搜索策略。这种策略的最大优点是可以找到全局最优值，但十分浪费时间。因此，人们提出了各种快速搜索策略。尽管快速搜索策略得到的可能是局部最优值，但由于其快速计算的实用性，在实际中得到了广泛的应用。下面讨论两种快速搜索方法：二维对数及三步搜索法。
二维对数搜索法开创了快速搜索算法的先例，分多个阶段搜索，逐渐缩小搜索范围，直到不能再小而结束。其基本思想是从当前像素点开始，以十字形分布的5个点构成每次搜索的点群，通过快速搜索跟踪最小误差MBD点。
三步搜索法与二位对数法类似，由于简单、健壮、性能良好等特点，为人们所重视。例如其最大搜索长度为7，搜索精度取一个像素，则步长为4、2、1，只需三步即可满足要求，因此而得名三步法。其基本思想是采用一种由粗到细的搜索模式，从原点开始，按一定步长取周围8个点构成每次搜索的点群，然后进行匹配计算，跟踪最小块误差MBD点。
三、运动目标跟踪方法
成像跟踪系统经过图像的预处理、图像的分割识别等一系列信息处理，最终实现对目标位置的实时精确测量。跟踪策略基本上可分为两大类：波门跟踪和相关跟踪。
（一）波门跟踪法分析
参考被跟踪目标外观的实际尺寸形态，事先确定好跟踪窗口就是我们通常所定义的“波门”的概念。与传统的图像处理方法不同，采用波门跟踪法进行图像的分析和处理，其原始状态的图像数据仅仅限于波门内的数据，这样系统一旦捕捉到目标，不仅可以避免传统技术对整幅图像处理过程的耗时缺点，而且这种跟踪技术应用和操作更为简单，跟踪及成像效果也能够得到切实的保障。
（二）相关跟踪法分析
当被跟踪的目标物体出现运动、姿态的调整或由于自然条件等因素造成了背景的杂波干扰时，目标图像的分割及提取工作由于目标矩心及形心的不确定将难于进行。这种情况下，就可以采用相关跟踪的方式进行处理。这种基于图像匹配为基础的相关跟踪技术是以图像相识性度量为基础，获取现场图像中实时的最接近目标图像值的一种跟踪方式。由于分析及处理过程中，不需对用于分割及提取的特征值进行处理，因而可以应用于对图像数据的原始资料的处理方面，这种方法不仅可以使图像的信息得以全部的保留，而且适合众多复杂的环境及场景，是一种操作简单，结果精确的测量方法。
四、结语
近年来，各行各业对视频监控的需求不断升温，但已有的视频监控产品不能满足日益增长的需要。因此，计算机视觉和应用研究学者适时提出新一代监控—视频智能监控。它是目前国内外计算机视觉研究领域热点问题之一。因而，在生产实践中，不断加强对其的分析和研究具有非常重要的现实意义。
参考文献：
[1]吴连玉.计算机视觉基本理论[M].北京:中国科技大学出版社,2005
[2]高峰.算法与系统原理基础[M].北京:清华大学出版社,1998
关键词：计算机智能视频监控；运动目标检测方法；目标跟踪方法
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 10-0104-01
随着人工智能技术日新月异的发展，基于人工智能的计算机视觉技术也得到了广泛的推广和应用，成为计算机智能领域一个重要的发展方向。到目前为止，计算机视觉技术已经过20余年的发展，其在社会人文，军事技术及工业生产领域得到了广泛的应用，并以其独具特色的技术优势逐渐形成了一门具有一定先进理论支撑的独立学科。其中，著名学者Marr提出的视觉计算理论已成为计算机智能视频监控领域的主导思想，为大多数该领域内的研究人员所接受。从广义上讲，计算机视觉技术的实质就是实现对在复杂环境中运动物体的几何尺寸、形状及相关运动状态的识别和认知，即把实际空间中的三维对象转换为计算机视觉系统识别的二维图像。近年来，计算机视觉技术以其迅猛的发展态势及成熟的应用技术成为了业界的新宠，并得到了广泛的应用，取得了瞩目的成绩。
一、运动目标检测方法分析
（一）运动目标在静止背景条件下的检测分析
1.差分检测法
将同一背景不同时刻两幅图像进行比较，可以反映出一个运动物体在此背景下运动的结果，比较简单的一种方法是将两图像做“差分”或“相减”运算，从相减后的图像中，很容易发现运动物体的信息。在相减后的图像中，灰度不发生变化的部分被减掉，则前区为正，后区为负，其他部分为零。由于减出的部分可以大致确定运动目标在图像上的位置，使用相关法时就可以缩小搜索范围。
2.自适应运动检测方法
当两帧图像的背景图像起伏较大时，简单的差分法难以得到满意的解。此时可以考虑用自适应背景对消的方法，该方法可以在低信杂比的情况下压制背景杂波和噪声，检测出非稳态图像信息。在背景杂波较大时，常用的门限分割不能分出这种运动目标。在图像序列中，每一个像素点的灰度值都是这一点所对应传感器的输出信号值与噪声值的叠加，因此，如何克服噪声的影响确定一个最佳门限将目标与背景分离，就成为弱小目标检测的一个重要环节。
（二）目标在运动背景条件下的检测方法分析
块匹配法是目标在运动背景条件下的主要检测方法。基于块的运动分析在图像运动估计和其他图像处理和分析中得到了广泛的应用，比如说在数字视频压缩技术中，国际标准MPEG1-2采用了基于块的运动分析和补偿算法。块运动估计与光流计算不同，它无需计算每一个像素的运动，而只是计算由若干像素组成的像素块的运动，对于许多图像分析和估计应用来说，块运动分析是一种很好的近似。这里主要介绍块匹配方法。块匹配方法实质上是在图像序列中做一种相邻帧间的位置对应人物。它首先选取一个图像块，然后假设块内的所有像素做相同的运动，以此来跟踪相邻帧间的对应位置。各种块匹配算法的差异主要体现在：匹配准则、搜索策略及块尺寸选择方法上。
1.匹配准则
典型的匹配准则有：最大互相关准则、最小均方差准则、最小平均绝对值差准则、最大匹配像素数量准则等。
2.搜索策略
为了求得最佳位移估计，可以计算所有可能的位移矢量对应的匹配误差，然后选择最小匹配误差对应的矢量就是最佳位移估计值。因此，人们提出了各种快速搜索策略。这种策略的最大优点是可以找到全局最优值，但十分浪费时间。因此，人们提出了各种快速搜索策略。尽管快速搜索策略得到的可能是局部最优值，但由于其快速计算的实用性，在实际中得到了广泛的应用。下面讨论两种快速搜索方法：二维对数及三步搜索法。
二维对数搜索法开创了快速搜索算法的先例，分多个阶段搜索，逐渐缩小搜索范围，直到不能再小而结束。其基本思想是从当前像素点开始，以十字形分布的5个点构成每次搜索的点群，通过快速搜索跟踪最小误差MBD点。
三步搜索法与二位对数法类似，由于简单、健壮、性能良好等特点，为人们所重视。例如其最大搜索长度为7，搜索精度取一个像素，则步长为4、2、1，只需三步即可满足要求，因此而得名三步法。其基本思想是采用一种由粗到细的搜索模式，从原点开始，按一定步长取周围8个点构成每次搜索的点群，然后进行匹配计算，跟踪最小块误差MBD点。
三、运动目标跟踪方法
成像跟踪系统经过图像的预处理、图像的分割识别等一系列信息处理，最终实现对目标位置的实时精确测量。跟踪策略基本上可分为两大类：波门跟踪和相关跟踪。
（一）波门跟踪法分析
参考被跟踪目标外观的实际尺寸形态，事先确定好跟踪窗口就是我们通常所定义的“波门”的概念。与传统的图像处理方法不同，采用波门跟踪法进行图像的分析和处理，其原始状态的图像数据仅仅限于波门内的数据，这样系统一旦捕捉到目标，不仅可以避免传统技术对整幅图像处理过程的耗时缺点，而且这种跟踪技术应用和操作更为简单，跟踪及成像效果也能够得到切实的保障。
（二）相关跟踪法分析
当被跟踪的目标物体出现运动、姿态的调整或由于自然条件等因素造成了背景的杂波干扰时，目标图像的分割及提取工作由于目标矩心及形心的不确定将难于进行。这种情况下，就可以采用相关跟踪的方式进行处理。这种基于图像匹配为基础的相关跟踪技术是以图像相识性度量为基础，获取现场图像中实时的最接近目标图像值的一种跟踪方式。由于分析及处理过程中，不需对用于分割及提取的特征值进行处理，因而可以应用于对图像数据的原始资料的处理方面，这种方法不仅可以使图像的信息得以全部的保留，而且适合众多复杂的环境及场景，是一种操作简单，结果精确的测量方法。
四、结语
近年来，各行各业对视频监控的需求不断升温，但已有的视频监控产品不能满足日益增长的需要。因此，计算机视觉和应用研究学者适时提出新一代监控—视频智能监控。它是目前国内外计算机视觉研究领域热点问题之一。因而，在生产实践中，不断加强对其的分析和研究具有非常重要的现实意义。
参考文献：
[1]吴连玉.计算机视觉基本理论[M].北京:中国科技大学出版社,2005
[2]高峰.算法与系统原理基础[M].北京:清华大学出版社,1998