摘 要

作为计算机技术对生物视觉的一种模拟，计算机视觉技术可以在很多场合代替人类进行工作，在工业，气象学，医学和军事等领域有很大的发展前景。运动目标检测的核心问题是背景分割，而背景分割也许是最为基本的计算机视觉任务了，同时也是当前的一大热点，所以对于它的研究有很重要的意义。本文基于现有的背景分割模型，对运动目标检测进行了研究与实践。

本文首先介绍了背景分割的原理和实现手段，比较不同的背景建模方法，最后选取了混合高斯模型进行背景建模，并介绍了其建模流程。之后介绍了本次研究的实现平台Android平台，手机性能的大幅提升使得Android平台的性能足以胜任运动目标检测的研究。还介绍了在Android平台上调用Java接口实现Android OpenCV编程的方法。最后借助于OpenCV成熟的视觉处理技术，开发出了运行于Android平台上的运动目标检测App。

该App首先运用背景分割算法将运动目标从图像中分离出来，然后利用滤波算法对视频序列平滑输出。在App的设计中通过菜单键切换背景模型学习速率和选择是否滤波，并且能够对采集到的图像进行拍照以便更好地评估和调节参数。经过反复测试和修改，最终该程序能够实时的将运动目标检测出来，并得到了较好的实验结果。

关键词：运动目标检测；背景分割；混合高斯模型；Android OpenCV

Abstract

As a simulation of computer technology on biological vision, Computer vision tech-nology can replace human beings to work in many occasions. it hasgreat development prospects in the fields of industry, meteorology, military andso on.The core problem of moving object detection is background segmentation.background segmentation may be

themost fundamental computer vision processtask.And it is a hot spot at the same time,

therefore, studying background seg-mentation has a very important significance. In this

paper,I discuss the theory ofmoving object detection and practice it based on the mature

theory.

Firstly,I describe the principle and implementation of the background segmentation,

and compare the different modeling methods,finally,I select the mixed Gauss model to

build the background model and introduce its modeling process.Then I introduce the

Android platform which I realize my study .the improv-ement of the performance of

the mobile phone makes the Android platform strong enough to run vision processing algorithm on it. and then I introduce how to call Java interface to realize Android

OpenCV programming on Androidplatform.Lastly,I develop the app which can detect moving object on Android platform by using mature vision processing technology of

OpenC-V.

The app firstly uses the background segmentation algorithm to separate the moving object from the background, then use the filter algorithm to smooth the output ofthe

video sequence.In the design of App, I switch the background learning rate and decidewhether to smooth the image by the menu button,and it can also take photos in order

to assess the result and adjust the parameters better. After a large number of testing andmodification,my program can detect the moving object in real time and generate a goodresult at last.

Key Words：moving object detection; background segmentation; mixed Gauss model; Android OpenCV

目 录

摘 要 I

Abstract II

第 1 章 绪论 1

1.1 研究意义与目的 1

1.2 国内外研究现状 4

1.3 研究内容和预期目标 5

1.4 文章结构 5

第 2 章 算法原理 6

2.1 运动目标检测的方法比较 6

2.2 混合高斯建模原理 7

2.3 混合高斯建模过程 8

2.4 滤波处理 9

2.4.1 线性和非线性滤波 9

2.4.2 形态学滤波 10

第 3 章 开发平台 11

3.1 Android概述 11

3.1.1 Android 简介 11

3.1.2 Android体系架构 12

3.1.3 Android基本组件 13

3.2 OpenCV概述 14

3.2.1 OpenCV特点 14

3.2.2 OpenCV4Android运行原理 14

3.3 开发环境配置 16

3.3.1 Androidworks简介 16

3.3.2 Eclipse 配置 16

3.3.3 OpenCV 工程配置 17

第 4 章 软件设计 18

4.1 App布局及简介 18

4.2 App程序框架 20

4.2.1 图像显示实现 20

4.2.2 菜单点击实现 21

4.3 App程序设计 21

4.3.1 相关函数介绍 21

4.3.2 程序流程 22

4.4问题及调试过程 23

第 5 章测试与改进 24

5.1 程序效果展示 24

5.2 后期改进及调试 27

5.2.1 二值化 27

5.2.2 加入形态学处理 28

总结 29

参考文献 30

致 谢 31

第 1 章 绪论

1.1 研究意义与目的

视觉是人类最主要的感官，人类从外界获取的信息中80%来自视觉。所以图像信息是人类认识外界世界，做出决策判断的最主要载体。那么计算机视觉技术作为一门教会计算机如何“看”，如何理解视频图像信息的技术，对于人工智能系统构建的重大意义也就不言而喻了。因为其重要性，计算机视觉技术已经渗透到生活的各个方面了。计算机在很多场景下可以认为是比人类拥有更好的眼睛。比如微观物体观测，还有人眼不可见的物体探测，计算机的眼睛都体现出了更加优异的性能。

在计算机视觉研究中，最基本的需求就是把感兴趣的目标提取出来，例如将运动目标提取出来。运动目标检测的一个大的应用领域就是安防监控系统。一旦有运动的物体进入到摄像机监控的区域，则系统立即会检测到并采取处理。智能安保系统结构如图1.1所示。