近些年,數(shù)據(jù)信息伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展的同時其本身也急劇增長,計算機視覺研究也借此蓬勃發(fā)展。其中運動目標檢測與追蹤一直以來也是計算機視覺中的一個重要的研究內(nèi)容。運動目標檢測與追蹤被應用在智能安防、智能交通、城市規(guī)劃、國防軍事等領域中。眾多學者一直在致力于目標檢測與追蹤的研究,但仍然有大量問題尚未解決,所以目標檢測與追蹤的研究對于計算機視覺的發(fā)展也是具有重要意義和價值的。本文主要工作如下:1)對圖像預處理技術進行研究,并著重對均值濾波、中值濾波、形態(tài)學操作等圖像預處理方法展開探討。接著研究了目標檢測的三種方法,第一種是背景差分法,背景模型的建立使用混合高斯建模并與KNN建模進行實驗并對比分析。第二種是光流檢測,分別對稀疏光流和稠密光流進行實驗并對比分析,第三種是顏色檢測。最后將三種檢測算法再進行對比,并闡述每個算法的優(yōu)缺點和適用場景。2)研究了目標追蹤的傳統(tǒng)方法并對其進行改進。首先介紹了Camshift算法,當追蹤的目標處于復雜的背景且有同色干擾時或者被嚴重遮擋時,Camshift算法并不能很好的進行追蹤。其次本文將Camshift算法與Kalman算法相結(jié)合,當追蹤的目標出現(xiàn)被干擾時或...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖6-1系統(tǒng)硬件總體設計框圖

6系統(tǒng)總體設計與實現(xiàn)兩章介紹了運動目標的檢測和追蹤等算法原理及實現(xiàn)，并且對相關算。本章將確定系統(tǒng)最終所選用的算法以及整個系統(tǒng)的硬件部分與軟件并且簡單介紹在開發(fā)過程中所使用的技術，如多線程在檢測與追蹤系資源共享等處理辦法，QT的信號槽機制等。同時在嵌入式平臺上實系統(tǒng)，完成整體設....

圖2-1均值濾波計算結(jié)果圖

9圖2-1均值濾波計算結(jié)果圖待處理像素點與均值濾波器的計算過程公式為：()9/))1,1()1,()1,(),1(),(),1()1,1()1,()1,1((,++++++++++++++=yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxg(2-9)本文將使用一副添加了....

圖2-2均值

9圖2-1均值濾波計算結(jié)果圖待處理像素點與均值濾波器的計算過程公式為：()9/))1,1()1,()1,(),1(),(),1()1,1()1,()1,1((,++++++++++++++=yxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxfyxg(2-9)本文將使用一副添加了....

圖2-3中值濾波計算結(jié)果圖

10和其鄰域內(nèi)的所有像素點進行排序，選擇中間位置的像素灰度值作為待處理像素點的值。中值濾波器k的大小同樣要符合+=1*2kr，通常中值濾波器的大小為3*3、5*5、7*7。若選取一個5*5的矩陣經(jīng)過濾波器為3*3的中值濾波后，其結(jié)果如圖2-3所示。圖2-3中值濾波計算結(jié)果圖待處理....

本文編號：3944766