在過去十年里，CMOS圖像傳感器技術經(jīng)過連續(xù)改進和不斷提高，已經(jīng)使其從主要服務于低端市場轉移到一些要求最苛刻的高性能應用。伴隨著這種趨勢，CMOS圖像傳感器“ target=“_blank“>P> 在過去十年里，CMOS圖像傳感器技術經(jīng)過連續(xù)改進和不斷提高，已經(jīng)使其從主要服務于低端市場轉

運動目標檢測是視頻圖像跟蹤與識別系統(tǒng)中的關鍵技術，在視頻監(jiān)控、交通流量統(tǒng)計、人機交互、機器人等領域有著廣泛的應用。目前常用的方法有幀差法、背景減法、光流法等，其中幀差法和背景減法適用于攝像機靜止時運動目標的檢測，光流法則在攝像機移動時能夠得到較好的檢測效果。在運動目標檢測的各種應用領域中，對算法的實時性都有著很高的要求，因此，如何提高運算速度以滿足實時需求是科研人員需要解決的問題。
　細胞神經(jīng)網(wǎng)絡CNNs(Cellular Neural Networks)是一種具有并行處理能力的網(wǎng)狀非線性電路模型[1]，其基本單元稱為細胞。細胞結構簡單且細胞之間為局部互聯(lián)，因此，方便超大規(guī)模集成電路(VLSI)實現(xiàn)，研制成功的細胞神經(jīng)網(wǎng)通用機(CNN Universal Machine)已被證明具有圖靈機的計算能力[2]。作為一種面向集成電路實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡，細胞神經(jīng)網(wǎng)很好地結合了并行計算和并行結構，具有與人眼視網(wǎng)膜相似的結構，因此用細胞神經(jīng)網(wǎng)來探索視覺計算和實時圖像處理有著重要意義。當前細胞神經(jīng)網(wǎng)主要用于實時圖像處理領域，在模式識別、仿生眼、自治機器人、信息安全、高級腦功能等研究領域也得到了成功的應用[3-5]，并出現(xiàn)了差值控制細胞神經(jīng)網(wǎng)、模糊細胞神經(jīng)網(wǎng)、多層細胞神經(jīng)網(wǎng)、時滯細胞神經(jīng)網(wǎng)等多種形式。
　本文首先給出了CNNs的基本概念并對其穩(wěn)定性進行了分析，然后針對運動目標檢測常用的幀差法和光流法，給出了基于細胞神經(jīng)網(wǎng)的實現(xiàn)方式，最后采用不同視頻圖像序列進行了仿真驗證。

閾值化、濾波、空洞填充、邊緣估計、反向選擇等運算的CNNs模板可參考文獻[7-8]。
4 基于CNNs的光流運動目標檢測方法
　運動產(chǎn)生出光流，光流是運動信息的一個近似反映?；诠饬鞣椒ǖ倪\動檢測采用了運動目標隨時間變化的光流特性，通過計算光流并對光流圖像分割來檢測運動目標。由于光流場中不同的物體會有不同的速度，因此，即使在攝像機存在運動的情況下也能檢測出獨立的運動目標。光流法的缺點是計算方法復雜、運算量大，因此很難應用于實時性要求較高場合。本文應用具有并行計算能力的細胞神經(jīng)網(wǎng)實現(xiàn)光流場的估計。
4.1 連續(xù)時間域光流計算描述
　細胞神經(jīng)網(wǎng)是在連續(xù)時間域進行信息處理，因此首先考慮光流計算的連續(xù)時間域描述方法。若圖像中某像素m在時刻t的灰度值為I(x，y，t)，令點m的速度為Vm=(u，v)，則Horn Schunck光流計算模型，其光流矢量通過如下方程組求解：


4.2 仿真試驗結果
　取highway圖像序列檢驗所提出的光流運動檢測方法。該圖像序列是在攝像機移動條件下拍攝的，序列中幾乎不存在靜止對象。為得到較好檢測效果，在光流計算之后(計算運動矢量幅值)，依次采用了濾波、閾值化、空洞填充、邊緣檢測、雜點取出等一系列運算，CNNs光流法檢測結果如圖4所示。從仿真試驗可以看出，所提出方法能夠得到正確檢測結果。

　本文針對常用的運動目標檢測方法，探索了細胞神經(jīng)網(wǎng)的實現(xiàn)方式，最后采用不同視頻圖像序列進行了仿真驗證，結果證明了所提出方法的有效性。
參考文獻
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