3 具体实现
    视频画面动态目标捕捉的图像信号滤波方法的基础是单目摄像机的背景差分法。由于背景差分法的局限，干扰信号会很多，因此该滤波方法采用的第一级改进高通滤波，对点目标或面目标均适用。具体实现方式说明如下。
    （1）第一级滤波：对于原始视频数据，通过改进高通滤波方法来提高信号质量，初步过滤噪声。对摄像画面进行动态目标提取后采用算法表达式进行第一级滤波：
    Y（i、j）＝（1＋θ）X（i、j）－B（i、j）（1）式中，Y（i、j）为输出图像；X （i、i）为输入图像；B（i、j）为低通滤波的预测背景图像；θ为可调参数，取值范围为0～1。处理面目标时，提高θ可保留更多的原始信息；处理点目标时，令θ=0可保留更多高频特征。
    B（i、j）可通过计算获得：
    B（i、j）＝X（i、j）H（m、n）（2）
式中，H（m、n）为5×5的低通卷积模板。
    对于式（1），右边第一项代表动态的当前画面，第二项代表静态的背景画面，两者相减就得到当前画面中的运动目标。关于可调参数θ，需根据算法的使用要求设置。如果动态目标中点目标偏多，则θ尽量接近零；如果面目标比较多，θ就尽量接近1；其它情况下，则折中选取θ值以保留尽可能多的有效信息。对于同一幅画面，尽管可能同时有点目标和有面目标，但θ值只能取一个。通过第一级滤波，可提高画面的成像质量，排除部分干扰信号、噪点等。
    （2）第二级滤波：在完成第一级滤波获取动态目标后，查找数据库中已存在对象。如果新对象的位置坐标距离已存在对象的位置坐标很近（如小于0. 5m），同时该对象的时间标志与已存在对象的最后一个坐标到达的时间相距很近（如小于2s），那么就将该对象按照已存在的对象存储，也就是说对象数量没有增加。需要注意的是，时间标志是每一组坐标值的接受时刻，与驻留计时器不同。按照上述标准，对于没有新位置数据的已存在对象，系统将累加其驻留计时器，当驻留计时器超过阈值时判断为已静止的物体，删除该对象；对于有新位置数据的已存在对象，驻留计时器清零。如果新对象找不到已存在对象与其匹配，该对象作为新对象存储，即对象总数量将增加。同时核算已存在对象的净位移，如果净位移过小就判断为晃动对象，删除。第二级滤波提供的是一整套逻辑判断流程，具体步骤如下。
    对具有干扰的动态目标进行分类：第一类是摄像机抖动（这种干扰的特征在于原本静止的目标会瞬间成为动态目标，因此画面动态目标会激增，但是在连续时间段内大量假动态目标又会消失）；第二类是光线变化产生的假动态目标（如反光的亮银色护栏在日光下反射的光线会变换角度，被摄像机捕捉到后会误认为动态目标。这类随机干扰由于是光线变换产生的，因此其特点是动态目标很小，往往只有几个像素，与实际可观察的动态目标大小有明显的区别）；第三类是监视范围外的动态目标（如围墙外的树木在风吹下摇摆，理论上也是一种动态目标，但是在范围外，因此无需考虑）；第四类是物体原地的晃动（如树会因风而一直摆动，其特征在于动态目标基本上是一种原地的晃动）；第五类是大小不符合标准的人、车动态目标。
    对于第一类摄像机抖动，采用如下步骤进行过滤：①画面中每个被识别的动态对象都在系统当前时间内建立位置坐标、像素高度和宽度，驻留计时器。②当摄像机抖动平息后，当前建立的动态对象如果原来是静止物体，那么其驻留计时器开始计时；一段时间内如果该对象没发生运动，那么驻留计时器将累加到一定值（系统设定T为M值），驻留计时器超过该值就会删除对象。③进一步，对于摄像机会在一段时间内抖动，将目标创建对象并存储，然后设定一个系统内默认的驻留时间T，如果时间到该目标仍静止，那么系统会将目标对象删除，避免内存泄漏。
    对于第二类光线变化产生的假动态目标，首先结合第五类干扰，删除大小不合适的动态对象；然后结合第四类晃动干扰的处理，即在一段时间内，通过比较其位置坐标数据确定其在该段时间内的最大净位移，如果该位移很小，就说明是晃动，系统将把该对象删除。

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