数字图像处理
课程设计报告
课设题目：
运动目标检测
学 院：
信息科学与工程学院
专 业：
电子与信息工程
班 级：
姓 名：
学 号：
指导教师：
哈尔滨工业大学（威海）
2019 年
7 月
11 日
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
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目录
一. 课程设计任务......................................................................................................2
二. 课程设计原理及设计方案..................................................................................3
2.1 背景差分的基本概念......................................................................................3
2.1.1 背景减除法..............................................................................................3
2.1.2 时间差分算法..........................................................................................3
2.1.3 光流法......................................................................................................4
2.2 卡尔曼滤波方法的基本概念 ..........................................................................4
2.2.1 主要过程..................................................................................................4
2.2.2 基本思想..................................................................................................5
2.3 MATLAB GUI 简介........................................................................................6
2.4 课程总体设计方案.........................................................................................7
三. 课程设计的步骤和结果......................................................................................9
3.1 调用摄像头.....................................................................................................9
3.2 记录一段小视频操作 ...................................................................................10
3.3 播放原始记录视频.......................................................................................11
3.4 运动区域检测...............................................................................................11
3.5 运动物体画框图...........................................................................................12
3.6 实时运动物体画轨迹 ...................................................................................13
四. 课程设计总结....................................................................................................17
4.1 对差分算法的总结.......................................................................................17
4.2 对卡尔曼滤波的总结 ...................................................................................17
五. 设计体会............................................................................................................19
六. 参考文献............................................................................................................20
附录：详细代码.......................................................................................................21
哈尔滨工业大学（威海）课程设计报告
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一. 课程设计任务
运动目标检测是指通过计算机视觉的方法减除视频中时间和空间上的冗
余信息，有效地提取出发生空间位置变化的物体的过程。广泛应用于智能监
控、多媒体应用等领域。比如激光制导中，弹载摄像机 不断检测指向目标的
激光束，根据激光光点的位置来修正飞行方向。使用图像 获取工具箱，从摄
像机获取视频图像到 matlab 中，这些图像可以用来跟踪摄像机视场中的目
标。 经过几十年来研究人员的努力，运动目标检测取得的了不错的成果，同
时也提出了很多不同的目标检测的方法，比如光流法、差分法、三帧差分法
等。以适应复杂多变的环境。
本次课程设计主要利用笔记本电脑摄像设备获取一段运动物体的视频，
通过差分算法进行运动物体的检测。在此基础上我们也用到了卡尔曼滤波算
法进行运动物体画窗并跟踪目标运动，当视频检测结束之后也会画出物体的
运动轨迹。总体达到了想要的效果，可以检测单一运动物体的运动。
要求完成功能：
1、对连接在计算机上的视频获取设备进行控制；
2、显示动态视频画面；
3、对画面中内容进行运动目标检测；
4、跟踪目标运动；
5、画出运动轨迹。
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二. 课程设计原理及设计方案
2.1 背景差分的基本概念
背景差分就是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来 。它是目
前运动分割中最常用的一种方法。对背景已知的应用，背景差分是一种相对
有效的运动对象检测算法 。它的实现简单，并且能够完整地分割出运动对
象，能够提供完全的特征数据 。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、
光照、影子及混乱干扰等的影响 ，使得运动检测成为一项相当困难的工作 。
下面将介绍几种常用的方法。
2.1.1 背景减除法
背景减除方法是目前运动分割中最常用的一种方法 ，它是利用当前图像
与背景图像的差 分来检测 出运动区 域的一种 技术。它 一般能够提 供最完全 的
特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏
感。最简单的背景模型是时间平均图像 ，大部分的研究人员目前都致力于开
发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响 。
例如利用最小 、最大强度值和最大时间差分值为场景中每个像素进行统
计建模，并且进行周期性的背景更新；利用像素色彩和梯度信息相结合的自
适应背景模型 来 解 决 影 子 和 不 可 靠 色 彩 线 索 对 于 分 割 的 影 响 ； 采 用基 于
卡 尔 曼 滤 波（Kalman Filtering）的自适应背景模型以适应天气和光照的时间
变化 ；利用自适应的混合高斯背景模型 （即对每个像素利用混合高斯分类建
模 ），并且利用在线估计来更新模型 ，从而可靠地处理了光照变化背景混乱
运动的干扰等影响 。
2.1.2 时间差分算法
时间差分方 法是在连 续的图像 序列中两 个或三个相 邻帧间采 用基于像 素
的时间差分,并且阈值 化来提取出图像中的运动区 域。例如利用两帧差分方法
从实际视频图像中检测出运动目标 ，进而用于目标的分类与跟踪；一个改进
的方法是利用三帧差分代替两帧差分 ，如一种自适应背景减除与三帧差分相
结合的混合算法，它能够快速有效地从背景中检测出运动目标。时间差分运
动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性 ，但一般不能完全提取出所有
相关的特征像素点 ，在运动实体内部容易产生空洞现象 。
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2.1.3 光流法
基于光流方法的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性 ，如通
过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法 ，从而有效地提取和跟
踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的
运动目标 。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没
有特别的硬件装置则不能被应用于全帧视频流的实时处理 。
当 然 ， 还 有 一 些 其 它 的 方 法 ， 如 利 用 扩 展 的 EM （ Expectation
Maximization）算法 ，为每个像素建立了混合高斯分类模型，该模型可以自动
更新，并能自适应地将每个像素分类为背景 、影子或者运动前景，在目标运
动速度缓慢的情况下亦能较好地完成运动区域的分割 ，并可以有效地消除影
子的影响 。
本次课程设计中采用了背景差分算法与时间差分算法，正如上面所述的
一样，背景差分算法较时间差分算法有更好的处理效果，而且运行稳定。两
者的局限性都是只能检测单一的物体。
2.2 卡尔曼滤波方法的基本概念
卡尔曼滤波应用广泛且功能强大，它可以估计信号的过去和当前状态，
甚至能估计将来的状态，即使并不知道模型的确切性质。卡尔曼滤波是一种
递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可
以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。
其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状
态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量
的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需
要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。下面将从两个方面入手介绍一
下卡尔曼滤波算法。
2.2.1 主要过程
卡尔曼滤波器包括两个主要过程：预估与校正。
I、预估过程
主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计，及时向前推算当
前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计
值；
II、校正过程
