数字图像运动估计和预测的研究与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

运动目标估计和预测的实质是对摄像头拍摄到的图像序列进行分析，检测场景中的运动目标并进行目标估计和预测。它作为智能视觉监控系统中两个基础而核心的技术，一直是计算机视觉、图像处理和模式识别领域中一个重要的研究课题，同样也是衔接运动目标对象描述和对象行为分析的一个重要环节。

运动目标估计和预测的应用十分广泛，监控系统广泛地存在于军事、交通、金融、银行、工业、博物馆等。例如：城市路口交通流量的监测控制、车辆异常行为检测；军事上的导弹自动目标跟踪；银行、商场等重要场所通过对感兴趣目标物体进行检测、跟踪来预判其动作和行为，并对危险情况报警。

在智能交通的软件管理系统中,是目前世界各国交通运输领域竞相研究和开发的热点。它将先进的电子传感、电子控制等技术有效地集成于整个交通管理体系中,其中车辆的实时跟踪与记录技术就是智能交通系统的重要技术之一。计算机可以自动的或者只需要很少人员参与的情况下,通过对摄像机拍录下来的视频序列进行分析,实时、高效的实现车辆的跟踪与记录。在此基础上对车辆的行为进行准确的分析和判断,并给出语意描述。做到了既能完成日常管理,又能在突发状况时做出及时的反应,为交通管理提供一种更加先进和可行的监控方案。

2. 研究的基本内容与方案

研究内容与目标是：数字图像运动估计和预测是要了解数字图象压缩编码的国际标准，理解和熟悉数字图象变换编码的基本原理和方法，在此基础上，用运动补偿技术结合变换编码，完成序列图像的编码压缩，并对一具体的应用进行分析和说明，最后用matlab进行仿真实验。得出前后对比的结果和数据，并进行分析得到一些有意义的结论。

拟采用的技术方案及措施：针对背景图像静止不动的情况,所提出的检测运动目标的算法究其原理主要可以分为三类光流计算法、帧间差分法、背景差分法但是每个算法多是针对某一特定的场合提出的,各有特点,并且各种算法仍有许多值得改进的地方,如有的算法在精确地检测方面,有的算法在计算量等方面仍需要改进。

当背景图像运动时,许多视频分割的算法可以直接应用到运动背景的视频监视中。己经提出了许多专门针对运动背景视频监视的算法。直接利用视频分割的算法进行运动目标检测,往往存在着计算量较大的问题。因为视频监视的场景图像序列有着自身的许多特点,所以如何很好的利用这些特点的算法是值得研究的。要检测动态场景中的运动目标，关键在于对场景的运动进行估计，通过估计出的运动参数补偿其运动，最后使用帧差法得到运动目标，具体流程如下图1。

3. 研究计划与安排

第1-3周：收集相关的论文期刊，了解主要的实现方式初步确定系统设计方案，完成开题报告。

第4-7周：了解数字图象压缩编码的国际标准，理解和熟悉数字图象变换编码的基本原理和方法。

第8-12周：学会用运动补偿技术结合变换编码，完成序列图像的编码压缩，并对一具体的应用进行分析和说明，最后用matlab进行仿真实验。得出前后对比的结果和数据，并进行分析得到一些有意义的结论。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]章毓晋编.图像工程图像分析第3版[m].北京：清华大学出版社,2012

[2]黄士科,陶琳,张天序.一种改进的基于光流的运动目标检测方法.华中科技大学学报(自然科学版),2010年第5期

[3]张旭东,卢国栋,冯建.图像编码基础和小波压缩技术.清华大学出版社.2010年3月