基于ios系统的运动目标检测方法研究开题报告

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1、毕业论文开题报告论文题目基于iOS系统的运动目标检测方法研究专业通信工程学生姓名学号指导教师2016年月日1.本课题研究的背景、口的及意义木课题的研究内容为基于iOS系统的运动目标检测方法研究。运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从竹景图像屮提取出来F8运动目标检测技术在科学研究和工程应用上有诸多应用。在军事上，可用于机载或弹载前视图像的目标检测、导弹动态测量等；在工业上，可用于工业控制、机器人视觉导航等；在运输上，可用于交通管理、运输工具流量控制等；在商业上，可用于高清晰电视电视会议动态图像传输等［1］。□前常用的运动口标检测方

2、法有：帧差法［4］、背景减法［w］、光流法［7］。其屮光流法计算量相当大，对硬件要求高，且抗噪声性能差。帧差分法对光照变化不敏感，自适应能力强，但在检测表血相对均匀的运动A标时会出现“空洞”现象，不能完整的检测出运动目标:5］。背景差分法是目前使用最广泛的运动A标检测算法，包括单高斯背景模型，中值滤波，氾合高斯背景模型，内核密度佔计等其屮的争高斯模型的背景差分法计算量小、容易实现、能提取出完整的运动目标，满足ios平台上对算法的低复杂度的耍求［3］。研究人员利用单高斯模型对行人进行检测取得较为理想的效采，但在背景扰动（如光照、晃动等）的情况下表现不理

3、想［11］。单高斯模型法运动检测的优势在于能够提取出完整的运动门标［2］。针对使用单高斯模型背景差分法检测运动目标易受背景扰动影响的问题F91，结合帧间差分法和单高斯模型法的各0优势，采用两种方法的融合算法并在iOS系统中实现有利于更为准确的检测到运动n标，取得理想的结果，具有重大的现实和实践意义［8］。木文重点研究一种融合单高斯背景模型和帧间差分法的运动目标检测算法并设计实现了iOS平台上的运动目标检测。1.本课题主要研究内容和预期口标一、研究内容(1)研究图像处理预处理：先将彩色图片转换为灰度图，再将图像滤波，消除和抑制图像的噪声，最后进行图像形

4、态学处理，对图像进行二值化、闭运算、开运算等一系列处理。(2)研究阁像分割:设定阈值与之比较，并进行分割。读取当前阁像帧。(3)研究运动0标识别:结合帧差法和单高斯背景模型差分法完成模型匹配，实现运动口标的识别。二、预期0标基于iOS系统，实现运动口标检测，主要包括：1、掌握运动目标检测基本方法。2、熟练掌握Object-c编程语言。3、运用Objec-c语言完成运动0标检测方法的编程。4、提交毕业论文一篇。3、本课题拟采用的研究方法、步骤木课题主耍是完成基于iOS系统的运动目标检测方法研究。一、iOS系统的简介iOS足由苹果公司为iPhone开发的

5、操作系统。它主要是给iPhone、iPodtouch以及iPad使用。iOS系统与硬件的整合度高，使其分化大大的降低，从外观到易用性，iOS拥有最宵观的用户体验。iOS有着强大的防护能力，用户的信息不会被泄露［1］。二、运动目标检测的主要研究方法2.1帧差法［:51帧差分法是在连续图像序列屮对相邻的两帧或三帧之间基于像素做差分，并对差分结果阈值化来提取运动区域。这种方法能较快的检测出视频图像屮发生变化的部分，是最简争最直接的方法，但对噪声、背景变化、摄像机抖动等较敏感，一般在运动实体内部容笏产生空洞现象，不能完全准确提取目标像素。该方法大多用于背景比

6、较简单，环境干扰比较小的情况。2.2单高斯模型法[6]单高斯模型法是一种经典的基于概率分布的背景建模算法。该算法假设序列图像中的各个像素点是相互独立的，并且服从一维正态分布，如下式屮，Xij表示在像素点(i,j)处的灰度值，Pij表示在像素点(i，j)处的灰度均值，erg表乐在像素点(i：j)处的灰度值方差，P(Xq)表乐在像素点(i：j)处出现Xq的概率。根据(1)式，如果某个像索点的灰度值概率小于阈值，该点被判定为前景点，否则为背景点，即ifP(x")

7、化单高斯模型的过程就是对每个像素点对应的h和@赋初值的过程。公式(2)屮T是吋间序列。4=;Zk=OXij021(%)-pj]2⑵2.3帧差法和单高斯背景模型法的融合算法实现[1]帧差法和单高斯模型法的融合算法在算法优势互补的基础上，提高了检测的运动目标的完整性，降低了背景扰动的影响。结合帧间差分法和单高斯模型法各自的优势，木文算法先采用帧间差分法N提取出运动目标的轮廓，所有轮廓外的像素点都被视为背景，只对轮廓所包围的像素点进行单高斯模型匹配得到精确、完整的运动□标，同吋减少Y计算量。具体的算法流程如图1所示。开始初始化肀益斯背景模型图1融合单高斯模

8、型和帧间差分的算法流程三、运动H标检测的主要步骤将拍摄到的运动0标的动态图像进行预处理，屮检索模块进行拍照搜