wlan双极化天线的设计大学论文.doc

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1、大连海事大学┊┊┊┊┊┊┊装┊┊┊┊┊┊┊订┊┊┊┊┊┊┊线┊┊┊┊┊┊┊毕业论文　　　二○一七年六月1WLAN双极化天线的设计专业班级：电子信息工程姓名：指导教师：信息科学技术学院摘要本文针对手机摄像头所获取的视频文件，进行手势运动方向的检测。针对低端摄像头视频图像的特点，本文采用了基于背景去除和肤色模型的方法对手部区域进行检测，并判别手部运动的方向。首先，获取视频图像序列，即从视频文件中获取每一帧图像作为待检测的视频图像序列；其次，对获取的视频图像序列中的每一帧图像进行颜色模型转换、背景去除、图像二值化、形态学处

2、理等预处理；然后,利用区域增长方法来检测视频图像序列中的手部连通区域，并计算每帧图像中手部区域的中心；最后根据图像序列中手部区域中心位置的变化来判断手部运动方向。本文在Visualc++6.0开发环境下，借助于OpenCV开放平台，设计并实现了基于低端摄像头视频手势运动检测系统，得到了较好的检测效果。关键词：运动目标检测；颜色模型；区域增长ABSTRACTMovingtargetdetectioninvideoistodeterminewhetherthereisamovingtargetinthesequenceo

3、fvideoimagesandtoidentifythelocationandtrajectoriesofthemovingtarget.Withthepopularizationofcamerafunctionsinmobilephonesandotherelectronicproducts,itisincreasinglybecomeakindofapplicationneedstousegesturestocontrolthemobilephones,sotheproblemsofmovingtargetdet

4、ectionbasedonthecamerasofmobilephonesaredrawingmoreandmoreattention.However,thecamerasthatarewidespreadusedinmobilephonesaremostlylow-endcameras,asthevideofilesgainedfromthelow-endcamerashavesomeshortcomingssuchasbignoiseandlow-resolution,thusthereisacertaindeg

5、reeofdifficultyinthedetectionofthemovingtargets.Keywords:movingtargetdetection，colormodelconversionII目录第1章绪论11.1课题研究的背景及意义11.1.1视频运动目标检测的研究现状11.1.2运动目标检测技术21.2本章小结3第2章基础知识42.1视频图像预处理42.1.1常用颜色模型4第3章视频图像预处理73.1引言7结论10参考文献11致谢12附录11II基于低分辨率视频的手势运动方向检测WLAN双极化天线的设计

6、第1章绪论本模板只是作为本科论文格式示例作用，为尽可能涵盖《毕业论文撰写规范》规定的内容，部分图片或表格与论文内容无关，该模板论文无研究意义，师生只做格式参考。1.1课题研究的背景及意义摄像头（camera）又称为电脑相机、电脑眼等，它作为一种视频输入设备，在过去被广泛的运用于视频会议、远程医疗及实时监控等方面。近些年来，随着互联网技术的发展，网络速度的不断提高，再加上感光成像器件技术的成熟，使得摄像头得到了越来越广泛的应用。1.1.1视频运动目标检测的研究现状视频序列中运动目标的检测与跟踪是计算机视觉和图像编码研究

7、领域的一个重要课题，在机器人导航、智能监视系统、交通检测、医学图像处理以及视频图像压缩和传输等领域都有广泛的应用。运动目标检测就是判断视频序列中是否存在运动目标，并确定运动目标的位置。运动目标的提取主要包括运动检测以及目标提取两个步骤，其中运动检测处于整个视觉监视系统的最底层，是各种后续高级处理如目标分类，行为理解等的基础。0基于低分辨率视频的手势运动方向检测1.1.2运动目标检测技术运动目标检测技术研究如何完成研究对象（图像序列）中感兴趣的目标区域的“准确定位”问题。1.1.2.1光流法三种传统的运动目标检测算法之

8、一。当物体运动时，在图像上对应物体的亮度模式也在运动，从而称光流是图像亮度模式的视在运动。光流法检测采用了目标随时间变化的光流特性。1.1.2.2帧间差分法三种传统的运动目标检测算法之一。帧间差分式检测相邻两帧图像之间变化的最简单、最直接的方法，它是直接比较了两帧图像对应像素点的灰度值的不同，然后通过阈值来提取序列图像中的运动区域。二值图像中为