毕业论文---视频图像中运动物体的检测

毕业论文---视频图像中运动物体的检测

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时间:2018-07-08

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1、视频图像中运动物体的检测摘要运动目标检测处于整个视觉检测系统的最底层,是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础。运动目标检测是指从视频流中实时提取目标,一般是确定目标所在区域和颜色特征等。目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标,由一些静态特征所描述。在论文的第一部分介绍了运动目标检测的基本理论以及实现方法;在论文的第二部分简述了模式识别,数学形态学以及边缘检测的概念,重点介绍了数学形态学中的腐蚀和膨胀以及canny算子用于边缘检测的方法。通过观察所需检测的图像的性质,笔者首先使用连通性的概念,进行了算法一的尝试;在不成功后,笔者又利用数学形态学和模式识别结合

2、的方法,在canny算子边缘检测的基础上,进行了算法二的初步尝试,得出了检测结果。并通过对比试验,检测了算法的效果。关键词:运动目标检测,数学形态学,模式识别,边缘检测IV视频图像中运动物体的检测AbstractThelocomotiontargetdetectingisplacedintheunderstratumofthewholesenseofvisiondetectingsystem,itisalsothebaseofeverykindoffollow-upadvanceddisposesuchasthetargetsorting,behaviorcompreh

3、endingandsoon.Thelocomotiontargetdetectingispick-upingtargetinrealtimefromthevideostream;itiscommonlymakingsuretheregionandcolorcharacteristicetc.Ofthetarget.Theresultofthetargetdetectingisakindof"static"target——foregroundtarget,beingdescribedbysomestaticcharacteristic.Thebasictheoretics

4、andrealizationmethodofthelocomotiontargetdetectingisintroducedinthefirstpartofthethesis;inthesecondpartofthethesisitissimplydepictingtheconceptionofpatternidentify,mathematicalmorphologyandtheedgedeetecting,itismostlyintroducedthemethodoftheerodinganddilatingofmathematicalmorphology,andt

5、heedgedetectingusingcannyoperator.Acrossingthecharacteroftheobservingakindofpictureneedingdetecting,theauthorfirstlyusestheconceptionofconnectedness,andproceedaccordingtothemethodofconnectednesstargetdetecting,butitisunsuccessful,theauthoraccordingthemethodofunitingmathematicalmorphology

6、andpatternidentify,onthebasisofedgedetectingusingcannyoperator,proceedaccordingtothemethodofdifferenceoftwoframesthresholdvalueandeducethedetectingresult.Atlast,theauthoraccordingcontrastexperimentation,detecteffectofthearithmetic.KeyWords:targetdetecting,mathematicalmorphology,patternid

7、entify,edgedetectingIV视频图像中运动物体的检测引言在当今信息时代,社会的发展突飞猛进,各行各业都离不开信息,尤其是图像信息。图像信息处理作为一门跨学科的前沿科技已经广泛的应用在各个领域。运动目标检测是图像信息处理中的重要课题,运动目标检测的结果,常常是下一步的目标跟踪、模式识别、图像理解等高级后处理的输入图像。在许多场合,比如说交通流量的监测等,我们往往对运动的物体更感兴趣。因此研究只对运动目标敏感的检测与跟踪系统是很有意义的。纵观全文,本论文主要完成了以下工作:首先,介绍了边缘检测的基本概念,边缘检测算子的处理,并

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