运动目标检测与跟踪算法研究 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一， 而在现实生活中 大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能 够快速的发现运动目标， 并对目标的运动轨迹进行预测和描绘。 随着计算机技术、 通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之 一。 而运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的核心课题之一， 融合了图像处理、 模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、 视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实 用价值和广阔的发展前景。 1、国内外研究现状 1.1 运动目标检测 运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。 根据运动目标与摄像机之间的关系， 运动目标检测分为静态背景下的运动目标检 测和动态背景下的运动目标检测。 静态背景下的运动目标检测是指摄像机在整个 监视过程中不发生移动； 动态背景下的运动目标检测是指摄像机在监视过程中发 生了移动，如平动、旋转或多自由度运动等。 静态背景 静态背景下的运动目标检测方法主要有以下几种： （1）背景差分法 背景差分法是目前最常用的一种目标检测方法， 其基本思想就是首先获得一个 背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断 此像素属于运动目标，否则属于背景图像。利用当前图像与背景图像的差分来检 测运动区域，一般能够提供比较完整的特征数据，但对于动态场景的变化，如光 照和外来无关事件的干扰等特别敏感。 很多研究人员目前都致力于开发不同的背 景模型，以减少动态场景变化对运动目标检测的影响。背景模型的建立与更新、 阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 背景差分法的实现简单，在固定背景下能够完整地精确、快速地分割出运动 对象。不足之处是易受环境光线变化的影响，需要加入背景图像更新机制，且只 对背景已知的运动对象检测比较有效， 不适用于摄像头运动或者背景灰度变化很 大的情况。 （2）帧间差分法 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间， 采用基于像素的时 间差分并阈值化来提取图像中的运动区域。 帧间差分法对动态环境具有较强的自 适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特征像素点，在运动实体内部容易产 生空洞现象。因此在相邻帧间差分法的基础上提出了对称差分法，它是对图像序 列中每连续三帧图像进行对称差分，检测出目标的运动范围，同时利用上一帧分 割出来的模板对检测出来的目标运动范围进行修正， 从而能较好地检测出中间帧 运动目标的形状轮廓。 帧间差分法非常适合于动态变化的环境，因为它只对运动物体敏感。实际上 它只检测相对运动的物体，而且因两幅图像的时间间隔较短，差分图像受光线 变化影响小，检测有效而稳定。该算法简单、速度快，已得到广泛应用。虽然该 方法不能够完整地分割运动对象，只能检测出物体运动变化的区域，但所检测出 的物体运动信息仍可用于进一步的目标分割。 （3）光流法 光流法就充分的利用了图像自身所携带的信息。在空间中,运动可以用运动 场描述,而在一个图像平面上,物体的运动往往是通过图像序列中图像灰度分布 的不同来体现,从而使空间中的运动场转移到图像上就表示为光流场。所谓光流 是指空间中物体被观测面上的像素点运动产生的瞬时速度场， 包含了物体表面结 构和动态行为等重要信息。 基于光流法的运动目标检测采用了运动目标随时间变 化的光流特性，由于光流不仅包含了被观测物体的运动信息，还携带了物体运动 和景物三位结构的丰富信息。 在比较理想的情况下,它能够检测独立运动的对象, 不需要预先知道场景的任何信息,可以很精确地计算出运动物体的速度,并且可 用于动态场景的情况。 但是大多数光流方法的计算相当复杂,对硬件要求比较高, 不适于实时处理,而且对噪声比较敏感,抗噪性差。并且由于遮挡、多光源、透明 性及噪声等原因，使得光流场基本方程——灰度守恒的假设条件无法满足，不能 正确求出光流场，计算方也相当复杂，计算量巨大，不能满足实时的要求。 动态背景 动态背景下的运动目标检测由于存在着目标与摄像机之间复杂的相对运动， 检测方法要比静态背景下的运动目标检测方法复杂。常用的检测方法有匹配法、 光流法以及全局运动估计法等。 2、运动目标跟踪 运动目标跟踪是确定同一物体在图像序列的不同帧中的位置的过程。 近年来 出现了大批运动目标跟踪方法，许多文献对这些方法进行了分类介绍，可将目标 跟踪方法分为四类：基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于活动轮廓的跟踪、 基于模型的跟踪，这种分类方法概括了目前大多数跟踪方法，下面用这种分类方 法对目前的跟踪方法进行概括介绍。 (1)基于区域的跟踪 基于区域的跟踪方法基本思想是： 首先通过图像分割或预先人为确定提取包 含目标区域的模板，并设定一个相似性度量，然后在序列图像中搜索目标，把度 量取极值时对应的区域作为对应帧中的目标区域。 由于提取的目标模板包含了较 完整的目标信息，该方法在目标未被遮挡时，跟踪精度非常高，跟踪非常稳定， 但通常比较耗时，特别是当目标区域较大时，因此一般应用于跟踪较小的目标或 对比度较差的目标。该方法还可以和多种预测算法结合使用，如卡尔曼预测、粒 子预测等，以估计每帧图像中目标的位置。近年来，对基于区域的跟踪方法关注 较多的是如何处理运动目标姿态变化引起的模板变化时的情况以及目标被严重 遮挡时的情况。 (2)基于特征的跟踪 基于特征的跟踪方法基本思想是：首先提取目标的某个或某些局部特征，然 后利用某种匹配算法在图像序列中进行特征匹配，从而实现对目标的跟踪。该方 法的优点是即使目标部分被遮挡，只要还有一部分特征可以被看到，就可以完成 跟踪任务，另外，该方法还可与卡尔曼滤波器结合使用，实时性较好，因此常用 于复杂场景下对运动目标的实时、 鲁棒跟踪。 用于跟踪的特征很多， 如角点边缘、 形状、纹理、颜色等，如何从众多的特征中选取最具区分性、最稳定的特征是基 于特征的跟踪方法的关键和难点所在。 (3)基于活动轮廓的跟踪 基于活动轮廓的跟踪方法基本思想是：利用封闭的曲线轮廓表达运动目标， 结合图像特征、曲线轮廓构造能量函数，通过求解极小化能量实现曲线轮廓的自 动连续更新，从而实现对目标的跟踪。自Kass在1987年提出Snake模型以来，基 于活动轮廓的方法就开始广泛应用于目标跟踪领域。相对于基于区域的跟踪方 法，轮廓表达有减少复杂度的优点，而且在目标被部分遮挡的情况下也能连续的 进行跟踪，但是该方法的跟踪结果受初始化影响较大，对噪声也较为敏感。 (4)基于模型的跟踪 基于模型的跟踪方法基本思想是： 首先通过一定的先验知识对所跟踪目标建 立模型，然后通过匹配跟踪目标，并进行模型的实时更新。通常利用测量、CAD 工具和计算机视觉技术建立模型。主要有三种形式的模型，即线图模型、二维轮 廓模型和三维立体模型口61，应用较多的是运动目标的三维立体模型，尤其是对 刚体目标如汽车的跟踪。该方法的优点是可以精确分析目标的运动轨迹，即使在 目标姿态变化和部分遮挡的情况下也能够可靠的跟踪， 但跟踪精度取决于模型的 精度，而在现实生活中要获得所有运动目标的精确模型是非常困难的。 目标检测算法，至今已提出了数千种各种类型的算法，而且每年都有上百篇相 关的研究论文或报告发表。尽管人们在目标检测或图像分割等方面做了许多研 究，现己提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有情况的 通用算法。 目前， 比较经典的运动目标检测算法有： 双帧差分法、 三帧差分法(对 称差分法)、背景差法、光流法等方法，这些方法之间并不是完全独立，而是可 以相互交融的。 目标跟踪的主要目的就是要建立目标运动的时域模型， 其算法的优劣直接影响 着运动目标跟踪的稳定性和精确度， 虽然对运动目标跟踪理论的研究已经进行了 很多年，但至今它仍然是计算机视觉等领域的研究热点问题之一。研究一种鲁棒 性好、精确、高性能的运动目标跟踪方法依然是该研究领域所面临的一个巨大挑 战。基于此目的，系统必须对每个独立的目标进行持续的跟踪。为了实现对复杂 环境中运动目标快速、稳定的跟踪，人们提出了众多算法，但先前的许多算法都 是针对刚体目标，或是将形变较小的非刚体近似为刚体目标进行跟踪，因而这些 算法难以实现对形状变化较大的非刚体目标的正确跟踪。 根据跟踪算法所用的预 测技术来划分，目前主要的跟踪算法有：基于均值漂移的方法、基于遗传算法的 方法、基于Kalman滤波器的方法、基于Monto Carlo的方法以及多假设跟踪的方 法等。
运动检测与目标跟踪算法模块 运动检测与目标跟踪算法模块 与目标跟踪 一、运动检测算法 1.算法效果 算法效果总体来说，对比度高的视频检测效果要优于对比度低的视频。 算法可以比较好地去除目标周围的浅影子，浅影的去除率在 80%以上。去影后目标的 完整性可以得到较好的保持，在 80%以上。在对比度比较高的环境中可以准确地识别较大 的滞留物或盗移物。 从对目标的检测率上来说，对小目标较难进行检测。一般目标小于 40 个像素就会被漏 掉。对于对比度不高的目标会检测不完整。总体上来说，算法在对比度较高的环境中漏检率 都较低，在 0.1%以下，在对比度不高或有小目标的场景下漏检率在 6%以下。 精细运动检测的目的是在较理想的环境下尽量精确地提取目标的轮廓和区域， 以供高层 进行应用。同时在分离距离较近目标和进行其它信息的进一步判断也具有一定的优势。 反映算法优缺点的详细效果如下所示： 去影子和完整性 效果好 公司内视频 左边的为去影前，右边的 为去影后的结果，可以看出在 完整 性和去影率上 都有所 突 出。 这两个视频的共周特点 城市交通 是，影子都是浅影子，视频噪 声不太明显。目标与背景的对 比度比较高。 效果差 这两个视频的特点是影子 都是深影子。虽然影子没有去 掉，但是物体的完整性是比较 高的。主要原因就是场景的对 路口，上午 十点 比度比较高。 滞留物检测和稳定性 效果好 会议室盗移 效果好的原因，一是盗移或 滞留目标与背景对比度较大，二 是目标本身尺寸较大。 另外盗移物或滞留物在保持 各自的状态期间不能受到光照变 化或其它明显运动目标的干扰， 要不然有可能会造成判断的不稳 定。 效果差 会议室 遗留 物 大部分时间内，滞留的判断 都是较稳定的，但是在后期出现 了不稳定。主要原因是目标太小 的原故。 因此在进行滞留物判断时， 大目标，对比度较高的环境有利 于判断的稳定性和准确性。 漏检率 效果好 城市交通 在对比度高的环境下， 目标相对都较大的情况下 （大于 40 个像素） 可以很 ， 稳定的检测出目标。 在这种 条件下的漏检率通常都是 非常低的，在 0.1%以下。 效果差 行人－傍晚 和“行人”目录下 的 其 它 昏 暗 条件 下的视频 在对 比度较低的 情况 下，会造成检测结果不稳 定。漏检率较高。主要原因 是由于去影子造成的。 这种 对比度下的漏检率一般在 6%以下。 除了 对比度低是 造成 漏检的原因外， 过小的目标 也会造成漏检，一般是 40 个像素以下的目标都会被 忽略掉。 1.2 算法效率内存消耗（单位：b） .MD_ISRAM_data .MD_ISRAM_bss .MD_SDRAM_data 0x470 0x24 0x348 .MD_SDRAM_bss .MD_text 0x1a8480 0x6d40 速度 ms 运动区域占 2/3 左右时 CPU 占用率 一帧耗时 Max:57% Min:2.8% Avg:37.5% Max:23 Min:1.14 Avg:15 运动区域占 1/3 左右时 Max:45% Min:2.8% Avg:20% Max:18 Min:1.14 Avg:8 1.3 检测参数说明 检测参数说明 检测到的滞留物或盗走物的消失时间目前分别设定在 200 帧和 100 帧， 可以通过参数来 自行调整。 目前目标与背景的差异是根据局部光照强度所决定的， 范围在 4 个像素值以上。 目前参 数设置要求目标大小要在 20 个像素以上才能被检测到，可以通过参数来自行调整。 目标阴影的去除能力是可以调整的， 目前的参数设置可以去除大部分的浅影子和较小的 光照变化。 1.4 适用环境推荐光照条件较好（具有一定的对比度）的室内环境或室外环境。不易用它去检测过小的目 标，比如小于 40 个像素的目标。室外环境不易太复杂。输出目标为精细轮廓目标，可以为 后面高层应用提供良好的信息。 二、目标跟踪 2.1 稳定运行环境要求此版本跟踪算法与运动检测算法紧密结合， 对相机的架设和视频的背景环境和运动目标 数量运动方式有一定要求： 背景要求： 由于运动跟踪是基于运动检测的结果进行的， 所以对背景的要求和运动检测一样， 背景要求： 运动目标相对于背景要有一定反差。 运动目标：由于运动检测中，对较小的目标可能过滤掉。所以运动目标的大小要符合运动检 运动目标： 测的要求。运动目标的速度不能太大，要保证前后帧运动目标的重合面积大于 10 个像素。此阈值可修改(建议不要随意修改，过小，可能把碎片当成原目标分 裂出来的小目标，过大，可能失去跟踪。当然可试着调节以适应不同场景)。该 算法对由于运动检测在地面上产生的碎片抗干扰性比较差， 运动目标和碎片相遇 时，容易发生融合又分离的现象，造成轨迹混乱。消失目标和新生目标很容易当 成同一目标处理，所以可能出现一个新目标继承新生目标的轨迹。 运动方式： 运动目标的最大数量由外部设定。 但运动跟踪对运动目标比较稀疏的场景效果比 运动方式： 较好。 算法对由于运动检测在运动目标上产生的碎片有一定的抗干扰。 算法没对 物体的遮挡进行处理。对于两运动目标之间的遮挡按融合来处理。 拍摄角度： 拍摄角度：拍摄视野比较大，且最好是俯视拍摄。
计算机视觉包括许多许多的方向，例如物体识别(object recognition), 物体检测(object detection),运动物体检测与追踪(object detection and tracking)等等，你想要关于什么样的论文，只需要到google的学术搜索: scholar.google.com.hk 中输入例如上述的英文关键词，就可以有很多很多很多的论文让你下载了。
祝你好运，求最优答案
牛顿第一定律的教学研究，在中学物理教学研究中早已不是一个新问题了．许多物理教育工作者对于这一定律的教学发表了自己颇有见地的教学见解，并且得到了满意的教学效果．
当我们在教学实践中运用这些教学策略时，我们发现，确实可以取得如同一些文献中所述的预期效果．然而，当我们设计一些新的情境让学生运用牛顿第一定律去解决问题时，令我们十分吃惊的是：学生对于牛顿第一定律的掌握程度却又非常之差．这使得我们困惑不解．为何对同一教学策略教学的结果的评价出现如此之大的偏差？是教师教的原因，还是学生学的原因，抑或两者兼而有之．这促使我们对牛顿第一定律的教学进行深层次的理性思考，进一步，我们从学生的认知心理上，对这一规律的教学进行了深入的研究．
1 通常牛顿第一定律的教学，一般是按教材编排顺序，先进行演示实验引出课题，然后通过讲解伽利略与亚里士多德的争论，消除“力是维持物体运动原因”的错误观念，进一步通过做斜面小车实验证明牛顿第一定律的正确性，最后让学生运用牛顿第一定律去解释日常生活中的现象，从而完成整个教学过程．
为了检验学生学习和掌握牛顿第一定律的情况，我们曾用这样一道题目来检测学生．题目如下．你坐在向前匀速直线运动的汽车里，将手中的钥匙竖直上抛，问当钥匙落下来时是落在手里，还是落在手后面．全班56名同学在试卷上皆答：落在手后面．问其原因，皆曰：汽车在走，而钥匙抛出后不再向前走了．
2 怎样更好地改进牛顿第一定律的教学效果，使牛顿第一定律的教学效果真正是实实在在意义上的令人满足．我们认为，囿于一般形式上的教学方法的改进已是隔靴搔痒，而必须深入到学生的认知结构中去考察学生产生错误认识的根源．
认知心理学的理论告诉我们，学生学习物理概念、规律时所形成的错误，常常是由于其头脑中的前科学概念的影响．
所谓前科学概念，是指儿童在学习物理课程以前的生活实际中，对各种物理现象和过程在头脑中反复建构所形成的系统的但并非科学的观念．比如牛顿第一定律就是如此．在物理教学中，那种认为只需要“正面”传授知识，学生就能接受，如果他们仍不理解，可以多讲几遍就能达到目的的想法，实践证明是过于天真了．因为在有些学生的经验中，早已有了与亚里士多德“力是维持物体运动原因“的理论类似的观念．这样，当他们学习了牛顿第一定律之后，就可能把定律纳入到自己原有的认知结构中，牛顿第一定律实际上成了“力是维持物体运动原因”的代名词．让他们解释用手推车、用脚踢球等一些不易暴露错误观念的生活实例时，他们也能解释得头头是道．但当解释用手抛钥匙、飞机扔炸弹的例子时，他们却又运用亚里士多德的理论去解释，其错误观念暴露无遗．这正是牛顿第一定律教学效果不佳的症结之所在．
3 研究和改进牛顿第一定律的教学，应当了解学生头脑中前科学概念的特点．
第一，学生头脑中的前科学概念是自发形成的．
过去，我们在教学中，常常误认为学生在学习物理之前其头脑如同一张“白纸”，教师可以在上面任意涂画，事实并非如此．学生在长期的生活实践当中，逐渐形成了自己对客观世界物质运动规律的看法．他们几乎每天都会看到物体在力的作用下运动，而在力停止作用时物体静止，于是主观地断言：有力，则物体运动；无力，则物体静止．这正是亚里士多德“力是维持物体运动原因”的理论．
第二，学生头脑中的前科学概念具有隐蔽性．
由于学生头脑中前科学概念都在潜移默化中形成的，所以它以潜在的形式存在．这包含两方面的意义．其一是学生自己并没有意识到它的存在，因为学生并没有有意识地思考并形成“力是维持物体运动原因”的概念．其二是前科学概念平时并不表现出来，但往往在学生运用物理概念解决问题时表现出来．比如前述测验表明，许多有10多年教龄的初中物理教师头脑中也存在着牛顿第一定律的前科学概念，然而他们自己却并不知道．
第三，学生头脑中的前科学概念具有顽固性．
由于前科学概念是儿童头脑中业已形成的概念，且长期的日常生活经验与观察又加强了这些概念．因此，学生头脑中的前科学慨念是非常顽固的．
国内外物理教育界近年来的一些研究表明：一旦学生对某些物理现象形成了前科学概念，要想加以转变是极其困难的．尤其那些在人类科学认识史上经历了曲折历程的前科学概念，更是如此．
按照皮亚杰的理论，学生认识什么和如何行动，主要决定于他们所具有的认知图式（思维模式），而不完全取决于教师所讲述的内容．他们按照自己已有的图式吸收和排斥信息．在有错误认识存在的情形下，就会在头脑中形成和正确信息极不相同的东西．
4 在上述研究的基础上，我们对牛顿第一定律的教学提出如下教学建议
1.无声的世界
无声的世界
幻想一下无声的世界将怎样
在我们这个充满着绚丽色彩的世界中，声音起到着重要的作用。没有声音的世界将会怎样。让我们来幻想一下那将会是一个怎样的世界呢？是有趣的？阴冷的？安静的？还是……
人类是世界的主宰者，首先声音会对人类怎样呢？那就让我们先来谈谈声音对人类的影响吧！如果没有声音，人类会怎样呢？如果没有声音人们说话发不出声音，就像是那些失声的人打着哑语来交谈。人又为什么要耳朵呢？又没有声音能听，难道是用来装饰的吗？现在的那些优美的音乐又怎么会有呢？如果没有声音整个世界都死寂在死一般宁静的宇宙中有何意义呢？如果没有声音，学生们上学如何读书、识字呢？又怎么会有音乐、英语、信息……课程呢？又将如何表达想要表达的意思，难道靠手语吗？我实在无法想象那时的教学会是怎样的。
中国的祖先盘古制造出人类就是他觉得世界太安静了，太缺少生气了，但现在如果没有声音，没有那欢声笑语。那为什么又要有人类呢，有了人类又有何意义呢。我们不是贝多芬，也没有贝多芬的本领，即使听不见，也能够用牙咬住木棍，根据振动颅骨感到声音，但如果没有声音，连声波也没有，即使是贝多芬也不能感受到声音，更别说弹钢琴了。假如没有声音又怎么会有现在的电话呢，如果亲人在远方，他们又将如何交谈呢？难道相隔那么远也能够打手语吗？如果……如果……太多的如果了，我认为这些如果是不可以的，总而言之人类需要声音。
很难想象如果没有声音，人类将怎样生存呢！当然这不只有人类；动物也同样需要声音，如果没有声音连动物也无法生存；举个例子来说吧！蝙蝠可以说是特殊的动物了，它虽然长有一双眼睛，按说听不见总可以看见吧，但是你们可知道被喻为动物界中的“盲人”。它的眼睛是名不副实的，因为它靠得是耳朵。用耳朵听超声波来辨别位置和躲避障碍物的。如果没有声音，蝙蝠听不见声音，捕不到食物，也不能够飞翔，那它还有生存的机会吗，当然不止蝙蝠一种动物，其他动物同样离不开声音。这里举出这个例子强调“地球离不开声音”。
没有声音，人们仿佛生活在真空中，安安静静的，一丝声也没有。没有风声雨声读书声，更加鸟声歌声欢笑声。所以现在有人类生存的这个宇宙中不能没有色彩更加不能没有声音。
2.5.介绍照相机
照相机的工作原理，概略地说是应用光学成像原理，通过照相镜头将被摄物体成像在感光材料上。下面将粗略地介绍摄影光学成像原理：人类对于光的本性的认识，光线的传播及透镜成像原理。
人类对于光的本性的认识经历了漫长而又曲折的过程。在整个18世纪中，光的微粒流理论在光学中仍占优势，人们普遍认为光是微小的粒子组成的，从点光源发出并以直线向四面八方辐射。19世纪初，以杨氏（Young）和菲涅耳（Fresnel）的著作为代表逐步发展成今天的波动光学体系。如今对光的本性认识是：光和实物一样，是物质的一种，它同时具有波的性质和微粒（量子）的性质，但从整体来说，它既不是波，也不是微粒，也不是它们的混合物。
从本质上，讲光和一般无线电波并无区别，光和电磁波一样是横波，即波的振动方向与传播方向垂直。一个发光体就是电磁波的发射源，发光体发射的电磁波向周围空间传播，和水波波动产生的波浪向四周传播相似。强度最大或最小的两点距离称为波长，用λ表示。传播一个波长所需的时间称为周期，用T表示，一个周期就是一个质点完成一次振动所需要的时间。1秒内振动的次数称为频率，用ν表示。经过1s振动传播的距离称为速度，用“v”表示。波长、频率、周期和速度之间有如下关系：
v=λ/T ，ν=1/T，v=λν
由此可见，光的波长与频率成反比。实际上光波只占整个电磁波波段的很小一部分。波长在400～700nm的电磁波能够为人眼所感觉，称为可见光，超过这个范围人眼就感觉不到了。不同波长的可见光在我们的眼睛中产生不同的颜色感觉，按照波长由长到短，光的颜色依次是红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等色。不同波长的电磁波在真空中具有完全相同的传播速度，数值是c=300,000km/s。
下面叙述几何光学的几个基本定律——光线的传播规律：
(1)光的直线传播定律 光在均匀介质中，是沿着直线传播的，即在均匀介质中光线为一直线。光的直线传播现象在日常生活中随时随地可以见到，如物体被光照射而成影，小孔成像等。光的直线传播引出了光线这个概念。
(2)光的独立传播定律 光的传播是独立的，当不同光线从不同方向通过介质某一点时，彼此互不影响。当两支光线会聚于空间某一点时，它的作用为简单的叠加。光线的这一性质，使被拍摄物体各点的光互不影响地进入照相镜头，在成像面上成像。
(3)光的反射定律 当光传播到两种不同介质的分界面时，就会改变传播方向，发生光的反射。光的反射定律指出：
①入射光线、反射光线和分界面上光投射点的法线在同一平面内，人射光线与反射光线分别位于法线的两侧。
②人射角和反射角相等。入射光线与法线N的夹角记为入射角，用i表示；反射光线与法线N的夹角记为反射角，用α表示。则有i=α。光的反射现象还具有可逆性，假如光线逆着原来反射光线方向入射到界面上，那么它将逆着原来入射光线的方向反射出去。随着界面的不同，反射又可分为定向反射和漫反射。从一个方向入射到光亮、平整的镜子上的光线，入射点都落到同一平面上，其反射都向着同一方向，则称为定向反射。当光从一个方向投射到粗糙表面上时（如毛玻璃面等），由于粗糙面可以看成由许多角度不同的小平面组成，光线便从各个不同的方向反射出去，称为漫反射。但需注意在漫反射现象中，就每一条光线而言都还是遵循反射定律的。
光的反射，在照相术中起着相当重要的作用。例如人本身并不发光，但当光线从各个角度照射到人身上后，光线便可从各个角度有所反射。我们常利用反射光进行拍照，就是遵循光的反射定律。
3.物理学存在于物理学家的身边。勤于观察的意大利物理学家伽利略，在比萨大教堂做礼拜时，悬挂在教堂半空中的铜吊灯的摆动引起了他极大的兴趣，后来反复观察，反复研究，发明了摆的等时性；勇于实践的美国物理学家富兰克林，为认清“天神发怒”的本质，在一个电闪雷鸣、风雨交加的日子，冒着生命危险，利用司空见惯的风筝将“上帝之火”请下凡，由此发明了避雷针；敢于创新的英国科学家亨利•阿察尔去邮局办事。当时身旁有位外地人拿出一大版新邮票，准备裁下一枚贴在信封上，苦于没有小刀。找阿察尔借，阿察尔也没有。这位外地人灵机一动，取下西服领带上的别针，在邮票的四周整整齐齐地刺了一圈小孔，然后，很利落地撕下邮票。外地人走了，却给阿察尔留下了一串深深的思考，并由此发明了邮票打孔机，有齿纹的邮票也随之诞生了；古希腊阿基米德发现阿基米德原理；德国物理学家伦琴发现X射线；……研究身边的琐事并有大成就的物理学家的事例不胜枚举。
物理学也存在于同学们身边。学了测量的初步知识，同学们纷纷做起了软尺。有位同学别出心裁，用透明胶把制好的牛皮纸软尺包扎好，这样更牢固。然后，用大大卷泡泡糖的包装盒作为软尺的外壳，在盒的中心利用铁丝做一摇柄中心轴，软尺的末端固定在轴上，这样一个可以收拾并反复使用的卷尺诞生了。同时，这位同学受软尺自作的启示，用实验解决了一道习题：用软尺测量物体长度时，若把软尺拉长些，测量值是偏大还是偏小？他做了这样一个模拟实验：在白纸上画一条直线，标上刻度，然后用透明胶粘贴，再扯下来，便做成了“软尺”，用“软尺”不仅找到了上题的答案，而且还清楚地看到分度值变大了，知其然，并知其所以然；学了电学的有关知识后，同学们对蚯蚓能承受的最大电压进行了探究：当给它加上1.5V的电压时，蚯蚓迅速分泌粘液，且奋力挣扎，从瓶内跳出瓶外。当给它加上3V的电压时，蚯蚓被电为两截；有同学在测量“2.4V、0.5A”的小灯泡的功率，并研究其发光情况时，不满足于给灯泡加上2.4V的电压，而是用自己早已准备好的小灯泡做破坏性实验，不断加大灯泡两端的电压，直至电压高达9V、灯泡灯丝烧断，才停止探究；有同学在学习蒸发的知识时，不厌其烦地座在桌旁观察相同的两滴水（其中一滴水滩开），进行聚精会神地观察，然后进行分析、对比，得出影响蒸发的因素；……同学们捕捉身边的琐事进行探究的事例屡见不鲜。
4.影响摩擦力大小的因素
在人类生活、生产中，摩擦力无处不在。摩擦力按其性质可分为滑动摩擦力、静摩擦力和滚动摩擦力三种。不同性质的摩擦力，影响其大小的因素亦不相同。我们组选择了滑动摩擦力和静摩擦力进行研究，并粗略研究物体在流体中运动时受到的摩擦力。研究至今，已取得一些成果。
首先对于滑动摩擦力，从课本中知道它与正压力成正比。我们组员采取控制变量法，通过实验准确验证了在动摩擦因数一定时，滑动摩擦力与正压力成正比这一结论。但因为动摩擦因数较难控制，只粗略验证了在正压力一定时，滑动摩擦力与动摩擦力系数成正比这一结论。由此，我们仍可得出f＝μN这一公式。
那么动摩擦因数由什么决定呢？我们知道动摩擦因数反映物体表面的粗糙程度，反过来说就是物体表面的粗糙程度决定了动摩擦因数，而动摩擦力是两个有不光滑接触，有相对运动的物体间的相互作用，因此动摩擦因数也不是单独由某一物体表面粗糙程度决定的，而是由两个有相互作用摩擦力的物体的接触面粗糙程度决定的。
假如我们拿一支笔，一段小绳，把绳子缠绕在笔上，我们会发现绳子缠绕的圈数越多越难拉动，如果绳子之间有重叠的话，则更是难以拉动。这中间是否存在其它影响摩擦力的因素呢？我们分析得到：绳子在笔上每绕一圈，绳子与笔之间就多了一圈（无数多个）接触点，两者之间的相互作用就多了无数处，即有更多的地方产生摩擦力，所有的摩擦力叠加在一起，便使合力增大了。若绳子中有重叠，则不止绳子与笔之间，连绳子与绳子之间也会有相互作用，阻碍对方运动。且这时绳子与笔的压力除直接与笔接触的绳子的压力外，也包括绳子与绳子之间的压力，这样摩擦力便急剧增大，以致难拉动绳子。生活中，船靠岸时总是用绳子绑住岸上的桩，也是采用多绕几圈绳子的办法来增大摩擦力的。但这里面并不包括除正压力及动摩擦因数以外的其它影响摩擦力大小的因素。
对于静摩擦力，其产生原因是因为物体间有相对运动的趋势。而相对运动趋势产生的原因是有外力作用，因此，产生静摩擦力的条件不仅包括接触面不光滑、有正压力，还需要有外力作用。在不超出最大静摩擦力的范围时，外力越大，静摩擦力越大。一旦超出最大静摩擦力的范围，物体便开始运动，静摩擦力变为滑动摩擦力。那么最大静摩擦力与什么有关呢？经过实验可知fmax=μN即最大静摩擦力与静摩擦因数和正压力成正比，其中静摩擦因数比动摩擦因数稍大，因为当外力等于动摩擦力时，物体受力还是平衡的，要使物体运动，就必须增大外力。
至于物体在流体中运动时，主要是受到排开流体时流体产生的阻力，但物体侧面受到流体的摩擦力也是不可忽略的。对于排开流体时所受的阻力，可采用把运动物体改造成流线型等方法来减小，也可采用相反的方法来增大。对于物体运动时侧面所受摩擦力，我们知道，物体运动时会带动附近流体随之运动，而稍远处的流体仍是静止的，这样，根据伯努利方程
“ =常量”可知，静止的流体会对物体有压力，加之物体与流体间的接触不光滑，便会产生摩擦力。而且随着速度的增加，运动的流体的压强减小，而静止的流体压强不变，所以压强差与压力都增大，摩擦力也就增大；经过类似的分析可得随着深度的增加，摩擦力也是增加的。
影响摩擦力大小的因素是固定的，较少的，但其表现形式却十分多样化、复杂化、只有充分了解、控制这些因素，才能充分利用有益摩擦，避免有害摩擦，最大程度地改进生产，改善生活
