运动目标检测与跟踪算法研究
视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中
大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标，并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。随着计算机技术、
通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之
一。而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。
1、国内外研究现状
1.1 运动目标检测
运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。根据运动目标与摄像机之间的关系，运动目标检测分为静态背景下的运动目标检测和动态背景下的运动目标
检测。静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个监视过程中不发生移动；动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。
静态背景
静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种：
（1）背景差分法
背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法，其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，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。很多研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。
背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只对背景已知的运动对象
检测比较有效，不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很大的情况。
（2）帧间差分法
帧间差分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阈值化来提取图像中的运动区域。帧间差分法对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。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正，从而能较好地检测出中间帧运动目标的形状轮廓。
帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线
变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该
方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出
的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。
（3）光流法
光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场，包含了物体表面结构和动态行为等重要信息。基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动和景物三位结构的丰富信息。在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象,不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可用于动态场景的情况。但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高,不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。
动态背景
动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动，检测方法要比
静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、光流法以及全局运动估计法等。
2、运动目标跟踪
运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。近年来出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方法对目前的跟踪方法进行概括介绍。
(1)基于区域的跟踪
基于区域的跟踪方法基本思想是：首先通过图像分割或预先人为确定提取包含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。由于提取的目标模板包含了较完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定，但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法
结合使用，如卡尔曼预测、粒子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重遮挡时的情况。
(2)基于特征的跟踪
基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用于复杂场景下对运动目标的实时、鲁棒跟踪。用于跟踪的特征很多，如角点边缘、形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基于特征的跟踪方法的关键和难点所在。
(3)基于活动轮廓的跟踪
基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标，结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自动连续更新，从而实
现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。
(4)基于模型的跟踪
基于模型的跟踪方法基本思想是：首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪，但跟踪精度取决于模型的精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。
目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研究，现己提出的分割算
法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的通用算法。目前，比较经典的运动目标检测算法有：双帧差分法、三帧差分法(对称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可以相互交融的。
目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型，其算法的优劣直接影响着运动目标跟踪的稳定性和精确度，虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。根据跟踪算法所用的预测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方法等。
