基于matlab的运动目标检测

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台

基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台
王力超，陈熙，陆起涌
　　(复旦大学电子工程系，上海 200433)
　　摘 要：运动目标的检测跟踪在机器人视觉、监控测量和视频压缩编码等等方面有着广泛的应用，是近年来的一个研究热点。本文设计了一个基于OpenCV软件的运动目标检测跟踪实验平台，对摄像头视野中的运动目标进行实时检测和跟踪，并留下编程和硬件接口，为利用运动目标跟踪而进行机器人视觉和基于计算机视觉的测量监控研究打下基础。
　　关键词：目标跟踪；OpenCV；实验平台；编程接口
　　中图分类号：TP391.41 文献标识码：A


　　1 引言
　　目前，数字图像处理在国民生产中起到日益重要的作用，对其的研究也日益广泛和深入。OpenCV程序库作为数字图像研究的软件助手，具有简单易用、功能强大、移植方便等优越性能。本实验设计了一个基于OpenCV的运动目标检测跟踪实验平台，对从摄像头采集来的图像数据进行实时的分析，从而实现对运动物体的检测与跟踪。本实验旨在引导学生了解OpenCV的性能，学习OpenCV的使用方法；尝试并逐渐熟悉图像处理，特别是运动目标跟踪方面的知识；以及进一步提

基于MATLAB的图像边缘检测

作 者：王艳燕

指导老师：秦怡

摘要：图像边缘检测技术是图像预处理技术之一，边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

图像边缘检测的手段多种多样。本文介绍的检测方法是通过一些差分算子，由图像的亮度计算其梯度的变化，从而检测出边缘，主要有Robert、Sobel、Prewitt、Canny、Log等算子。 关键词：算子;边缘;检测

前言

在实际图像边缘检测问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，经常被应用到较高层次的图像应用中去。它在图像识别，图像分割，图像增强以及图像压缩等的领域中有较为广泛的应用，也是它们的基础。

图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和

[1]许洲.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[D].广东，华南农业大学，2005， 1前言

1.1本课题的研究背景和意义

计算机视觉的研究目的是使用计算机代替人对景物环境进行感知、解释和理解。随着科学技术的发展，计算机视觉的应用范围日益扩大，对人类生产生活的影响日益深刻(Cipollaet al .，1998)。近年来，计算机视觉的研究重点逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上来。动态图像序列由一系列图像组成，它们具有给定或假定的相对次序，并给出相邻两帧图像获取的时间间隔关系。与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。对于某一场景下拍摄到的图像序列，相邻两帧图像至少有一部分的像素的灰度值发生了变化，造成像素灰度值变化的原因有(李智勇等，1999): (1)景物本身发生了变化，目标发生了变形或运动:(2)摄像机与景物发生了相对位移；(3)在自然环境中，物体光亮受外界光照变化而变化。因而图像序列各帧之间有着一定的时域和空域上的相关关系，这就使得我们可以利用图像序列检测出单帧图像中很难检测出的目标，更好的认识和分析目标的运动过程口。 在过去的十多年中，基于动态图像序列的目标检测和跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，同时也

[1]许洲.基于动态图像序列的运动目标检测与跟踪[D].广东，华南农业大学，2005， 1前言

1.1本课题的研究背景和意义

计算机视觉的研究目的是使用计算机代替人对景物环境进行感知、解释和理解。随着科学技术的发展，计算机视觉的应用范围日益扩大，对人类生产生活的影响日益深刻(Cipollaet al .，1998)。近年来，计算机视觉的研究重点逐渐从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上来。动态图像序列由一系列图像组成，它们具有给定或假定的相对次序，并给出相邻两帧图像获取的时间间隔关系。与静态图像相比，动态图像的基本特征就是灰度的变化。对于某一场景下拍摄到的图像序列，相邻两帧图像至少有一部分的像素的灰度值发生了变化，造成像素灰度值变化的原因有(李智勇等，1999): (1)景物本身发生了变化，目标发生了变形或运动:(2)摄像机与景物发生了相对位移；(3)在自然环境中，物体光亮受外界光照变化而变化。因而图像序列各帧之间有着一定的时域和空域上的相关关系，这就使得我们可以利用图像序列检测出单帧图像中很难检测出的目标，更好的认识和分析目标的运动过程口。 在过去的十多年中，基于动态图像序列的目标检测和跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，同时也

实验4：运动目标检测

课时：2学时

一、实验目的及要求：采用两帧差分方法实现运动目标提取，基本掌握运动目标提取的

基本原理和方法

二、实验内容：

? 了解MATLAB处理视频的基本命令aviread或mmreader ? 了解MATLAB形态学滤波中膨胀算子imdilate的使用方法 ? 了解形态学滤波中结构元strel命令的调用格式，通过改变结构元形状和大小，比较

运动目标检测效果

clc clear

str=strel('square',3);

mov=mmreader('viptraffic.avi'); for i=20:mov.numberofframes-1 pic1=rgb2gray(read(mov,i)); pic2=rgb2gray(read(mov,i+1));

d=mat2gray(abs(double(pic1)-double(pic2))); t=graythresh(d); bw=im2bw(d,t); bw=imdilate(bw,str);

imshow(bw,'notruesize');pause(0.05); end

imdilate

功能：对图像实现

基于MATLAB的语音端点检测

短时能量matlab实现:

[x]=wavread('song1.wav');

x=x/max(abs(x));

figure;

subplot(3,1,1);

plot(x); axis([1 length(x) -1 1]); ylabel('Speech'); FrameLen=240; FrameInc=80;

yframe=enframe(x,FrameLen,FrameInc);

amp1=sum(abs(yframe),2);

subplot(3,1,2); plot(amp1); axis([1 length(amp1) 0 max(amp1)]); ylabel('Amplitude'); legend('amp1=∑│x│');

amp2=sum(abs(yframe.*yframe),2);

subplot(3,1,3);

plot(amp2); axis([1 length(amp2) 0 max(amp2)]);

ylabel('Energy');

legend('amp1=∑│x*x│');

短时过零率matlab实现:

[x]=wavread('song1.wav'); figure; subplot(3,1,1

实验4：运动目标检测

课时：2学时

一、实验目的及要求：采用两帧差分方法实现运动目标提取，基本掌握运动目标提取的

基本原理和方法

二、实验内容：

? 了解MATLAB处理视频的基本命令aviread或mmreader ? 了解MATLAB形态学滤波中膨胀算子imdilate的使用方法 ? 了解形态学滤波中结构元strel命令的调用格式，通过改变结构元形状和大小，比较

运动目标检测效果

clc clear

str=strel('square',3);

mov=mmreader('viptraffic.avi'); for i=20:mov.numberofframes-1 pic1=rgb2gray(read(mov,i)); pic2=rgb2gray(read(mov,i+1));

d=mat2gray(abs(double(pic1)-double(pic2))); t=graythresh(d); bw=im2bw(d,t); bw=imdilate(bw,str);

imshow(bw,'notruesize');pause(0.05); end

imdilate

功能：对图像实现

基于MATLAB的运动模糊图像恢复技术

王洪珏

（温州医学院，浙江，温州）

摘要：MATLAB是当今流行的科学计算软件，它具有很强的数据处理能力。在其图像处理工具箱中有四个图像复原函数，本文就这些函数的算法原理、运用和恢复处理效果结合实力效果作简要对比讨论。 0

前言

图像复原时图像处理中一个重要的研究课题。图像在形成、传输和记录的过程中，由于传感器的噪声、摄像机未对好焦、摄像机与物体相对运动、系统误差、畸变、噪声等因素的影响，使图像往往不是真实景物的完善影像。这种图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复的过程。

图像复原过程一般为：找退化原因→建立退化模型→反向推演→图像复原 1

算法产生概述

开发算法时，首先要创建图像退化的线性数学模型，接着选择准则函数，并以适当的数学形式表达，然后进行数学推演。推演过程中通常要进行表达形式（即空域形式、频域形式、矩阵-矢量形式或变换域形式）的相互转换，最后得到图像复原算式。

退化数学模型的空域、频域、矢量-矩阵表达形式分别是： g(x,y)=d(x,y)*f(x,y)+n(

本文介绍了一个针对野外自然环境设计的视觉侦察系统,其主要功能包括运动目标的检测、 跟踪及环境全景图的生成.摄像机安装在360°水平旋转可控的车载云台上,视频信号及云 台方位数据通过无线通讯传送给基地端的计算机.计算机自动地检测其中的运动目标,实时 地拼接出镶嵌有

第 卷第 期 年 月

文章编号 2 2 2

机器人 ΡΟΒΟΤ

基于主运动分析的野外视觉侦察系统

))运动目标检测!跟踪及全景图的生成

α

刘 亚 艾海舟 徐光佑

清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室 北京

摘 要 本文介绍了一个针对野外自然环境设计的视觉侦察系统 其主要功能包括运动目标的检测!跟踪及环境全景图的生成 摄像机安装在 β水平旋转可控的车载云台上 视频信号及云台方位数据通过无线通讯传送给基地端的计算机 计算机自动地检测其中的运动目标 实时地拼接出镶嵌有运动目标的全景图 当用户指定某个运动目标后计算机将自动地控制云台跟踪该目标 我们根据二维仿射运动模型和鲁棒参数估计方法分析帧间主运动 对各帧图像进行运动

基于Matlab编写的语音端点检测

专 业：班 级：姓 名：指导教师：

2011 年 6月 18 日

一、实验目的

1．学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法； 3．掌握语音处理的基本概念、基本理论和基本方法； 4．掌握基于MATLAB编程实现带噪语音信号端点检测； 5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

二、实验内容简介：

（1） 采集一段语音信号，采样率为8KHZ，量化精度为16比特线性码； （2） 分析帧长30ms（或10ms～50ms）；

（3） 利用公式分别计算这段语音信号的短时能量、短时平均幅度、短时

过零率曲线；

（4） 利用（3）中的结果画出短时零能比曲线；(零能比: 即同一时间段内

的过零率和能量的比值)

（5） 根据上述结果判断找出其中的一帧浊音信号和一帧清音信号，分别

计算他们的短时自相关函数和平均幅度差函数；

（6） 调整能量门限，设置参数。实现语音端点的检测。

三，实验心得

这次的实验，,给我最大的收获就是培养了独立