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　　计算机视觉 计算机视觉——运动分析 2023年春季 桑农 王岳环 1 运动分析 • 序列图像和视频图像 – 运动检测 – 运动目标检测与定位 – 运动目标分割和识别 – 三维形状恢复 • 相关视觉应用 – 目标跟踪 – 背景建模 – 行为分析（异常行为检测），场景理解 3 第11章运动分析 • 11.1 运动分类和表达 • 11.2 全局运动检测 • 11.3 运动目标分割 • 11.4 运动光流和表面取向 4 运动起因 • 成像过程的三个因素 – 光照 – 物体 – 相机 • 改变其中任意一个因素都会引起运动 – 相机固定，物体运动（视频监控） – 相机移动，场景不动（3D恢复） – 相机移动，场景移动（体育比赛，电影） – 相机固定，目标运动，光源移动（延时摄影， time lapse ） 5 运动举例 相机固定，目标移动 相机移动，场景不动 相机移动，场景移动 相机不动，目标移动，光源移动 6 11.1 运动分类和表达 • 1. 运动分类 – (1) 摄像机静止，景物运动 – (2) 摄像机运动，景物静止 – (3) 摄像机和景物都运动 – (1) 前景运动：前景运动指目标在场景中的自 身运动，又称为局部运动 – (2) 背景运动：背景运动是由进行拍摄的摄像 机的运动所造成的帧图像内所有点的整体移动 ，又称为全局运动或摄像机运动 8 11.1 运动分类和表达 摄像机的各种运动 •跟踪运动 •升降运动 •进退或推拉运动 •倾斜运动 •扫视运动 •滚转运动 •变焦运动或缩放运动 9 11.1 运动分类和表达 2. 运动矢量场表达 将每个运动矢量用（有起点）无箭头的线段 （线段长度与矢量 大小即运动速度成 正比）来表示，并 叠加在原始图像上 10 11.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 （1）运动矢量方向直方图（紧凑表达） •仅保留运动的方向信息以减少数据量 •需要考虑去除静止或基本静止点的影响 11 11.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 （2 ）运动区域类型直方图（紧凑表达） 运动类型，根据运动模型分类，即根据描述运 动的参数模型（运动矢量）将运动分为不同的 类型 仿射运动模型有6个参数，运动模型分类就是 在6D的空间划分 可采用矢量量化的方法划分 12 11.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 （2 ）运动区域类型直方图（紧凑表达） 借助对区域参数模型的表示来表达运动矢量场 中各种运动的信息 步骤： 运动模型分类 将所有运动矢量量化到对应运动模型 统计每个运动类型对应的运动区域面积 将每个运动类型对应的面积组成直方图 13 11.1 运动分类和表达 3. 运动直方图表达 （2 ）运动区域类型直方图（紧凑表达） 借助对区域参数模型的表示来表达运动矢量场 中各种运动的信息 14 11.1 运动分类和表达 4. 运动轨迹表达 目标的运动轨迹表示了目标在运动过程中的 位置信息 15 11.1 运动分类和表达 4. 运动轨迹表达 运动轨迹描述符由一系列关键点和一组在这 些关键点间进行插值的函数构成 16 11.1 运动分类和表达 4. 运动轨迹表达 运动轨迹描述符由一系列关键点和一组在这 些关键点间进行插值的函数构成（XYZ空间） f (t)  f (t) v (t t )  (t t )2 / 2 p p p p p 17 11.1.2 运动检测 • 视频分析需要检测感兴趣的运动信息 – 1 基于图像差的运动检测 + = 第一帧 图像差 第二帧 – 2 基于运动矢量的运动检测 + = 第一帧 运动矢量 第二帧 11.1.2 运动检测 • 视频分析需要检测感兴趣的运动信息 – 3 基于背景差分的运动检测 = - 1. 基于图像差的运动检测 • 两帧帧间差分法 1 ( ) , = , − , = ቊ −1 0 ℎ 1 , , = ቊ 0 ℎ 1. 基于图像差的运动检测 • 两帧帧间差分法 1. 基于图像差的运动检测 1. 基于图像差的运动检测 • 基于相邻图像差的运动检测 - = 1. 基于图像差的运动检测 • 基于相邻图像差的运动检测 1. 基于图像差的运动检测 目 标 比 背 景 亮 目 标 比 背 景 暗 1. 基于图像差的运动检测 • 基于相邻图像差的运动检测 1. 基于图像差的运动检测 • 两帧帧间差分结果 1. 基于图像差的运动检测 • 三帧帧间差分法 , = , − , −1 , = , − , ′ +1 +1 , = , ∩ , +1 1 ( ) = ቊ , = , 0 ℎ +1 , = +1 , 1. 基于图像差的运动检测 • 三帧帧间差分结果 1. 基于图像差的运动检测 • 两帧帧间差分和三帧帧间差分结果 1. 基于图像差的运动检测 • 帧间差分法 – 帧间差分法运动检测的优点为： • 算法实现简单，程序设计复杂度低，运行速度快； • 算法只依赖于短时间图像变化，动态环境自适应性 强，对场景光线变化（非突变）不敏感； – 帧间差分法运动检测的缺点为： • 不适用于相机运动（背景移动）的场景； • 会出现“空洞”现象。倾向于检测物体的边缘，容 易造成运动区域的丢失或者不连续。 • 算法依赖于分割阈值，如果阈值选取过小则会引入 噪声，如果阈值过大则可能会丢失部分运动区域。 如何检测运动目标 2. 基于运动矢量的运动检测 • 场景中不同目标以及背景的运动速度和方 向一般不同：可以根据运动矢量来检测运 动信息 • 基于运动矢量（光流）运动检测： – 计算运动矢量（光流） – 根据运动矢量（光流）进行分割 2基于运动矢量的运动检测—运动光流 • 当摄像机与场景目标间有相对运动时所观 察到的亮度模式运动称为光流，或者说物 体带光学特征的部位的移动投影到视网膜 平面（即图像平面）上就形成光流 • 光流有三个要素：一是运动（速度场）， 这是光流形成的必要条件；二是带光学特 性的部位（例如有灰度的像素点），它能 携带信息；三是成像投影 （从场景到图像 平面），因而能被观察到 50 2基于运动矢量的运动检测—运动光流 … + = 51 2基于运动矢量的运动检测—运动光流 • 可视化：密集显示 – 将光流向量映射到颜色空间 – 幅值: 饱和度 方向: 色度 输入两幅图像 光流场 可视化码本 52 2基于运动矢量的运动检测—运动光流 • 光流基本原理 – 基于模型的运动检测不能描述任意视频中的运 动 – xc运动科技有限公司光流场：设(x,y)处的流向量(μ (x,y),ν(x,y)) μ =dx/dt v=dy/dt • 亮度恒常性假设

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