1. 研究目的与意义
随着科技的发展、社会的进步、人民生活水平的提高,团体和个人的安防意识都在不断增强,视频监控系统也就得到了越来越广泛的应用。目前,它已经广泛地应用于银行、博物馆、交通道路、商业、军事、公安、电力、厂矿、智能小区等系统和领域的安全监控、自动监控和远程监控中。监控系统的功能也从原来简单的对视频信号进行人工监视,系统多画面显示及硬盘录象类的简单功能,发展到利用计算机实现智能的运动检测和目标跟踪。随着科技的发展、社会的进步、人民生活水平的提高,团体和个人的安防意识都在不断增强,视频监控系统也就得到了越来越广泛的应用。目前,它已经广泛地应用于银行、博物馆、交通道路、商业、军事、公安、电力、厂矿、智能小区等系统和领域的安全监控、自动监控和远程监控中。监控系统的功能也从原来简单的对视频信号进行人工监视,系统多画面显示及硬盘录象类的简单功能,发展到利用计算机实现智能的运动检测和目标跟踪。
对于视频车检中的运动目标检测一般有光流法、背景减除法以及帧差法。光流法不需要预先知道场景的任何信息，就能够检测到运动对象，可处理背景运动的情况，但噪声、多光源、阴影和遮挡等因素会对光流场分布的计算结果造成严重影响，而且光流法计算复杂，很难实现实时处理。背景减除法必须要有背景图像，并且背景图像必须是随着光照或外部环境的变化而实时更新的，因此对于背景减除法，太过依赖背景建模及其更新。而帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况，而且算法实现简单，程序设计复杂度低，对光线等场景变化不太敏感，能够适应各种动态环境，稳定性较好，因此对于广泛的运用有着不错的基础。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：运动目标检测是计算机视觉的经典问题，对后续目标跟踪和识别具有重要意义。本毕业设计将通过对视频数据实施帧间差分，再对差分图像的连通性进行形态学分析研究，并以此提取出运动目标的主体轮廓，以期达到实时检测的目的。
预期目标：
1.一套基于谱残差的视频显著性提取算法源程序。
2.实测数据记录。
3. 研究的方法与步骤
1、查阅相关资料，并针对matlab软件进行练习。
2、拟采用帧间差分法，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。
3、通过学习形态学图像分析原理与应用等书籍，了解形态学的基本理论，算法以及解决实际图像分析问题的方法。
4. 参考文献
[1]王孝艳，张艳珠，董慧颖等，运动目标检测的三帧差法算法研究，沈阳理工大学学报，2011年12月，81-91页。
[2]高美凤，刘娣，分块帧差和背景差相融合的运动目标检测，计算机应用研究，2013年1月，300-302页。
[3]屈晶晶,辛云宏，连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法，光子学报，2014年7月0710002-10710002-8页。
5. 计划与进度安排
2022.1.10-2022.2.28，查阅本课题相关资料，学习图像处理基本原理
2022.3.1-2022.3.31，制定研究方案，确定技术路线
2022.4.1-2022.4.30，算法研究与测试，记录实验数据
