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义砑旧爻环喟学位论文作者签名:、≥.年,尤河北科技大学学位论文原创·陛声明河北科技大学学位论文版权使用授权书冢年岁月本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权河北科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。指导教师签名:保密,。朐谝陨戏娇蚰诖颉皏学位论文作者签名
摘要在人们感知到的环境信息中,视觉信息占了很大的比重,其中动态视觉信息是其主要组成部分。感知环境中的这些动态视觉信息已成为计算机视觉的一个重要研究方向。运动目标检测与跟踪是应用视觉研究领域的一个重要课题,在许多邻域有着广泛的应用。运动目标检测与跟踪的研究对象是视频序列,或者说是图像序列。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、尺寸和形状等。本文在总结和分析现有运动目标检测与跟踪方法的基础上,重点研究静止背景下运动目标检测和跟踪技术。因此本课题主要研究在静态背景下的运动目标检测跟踪,然而各类运动目标检测跟踪算法均有其局部优越性和应用局限性,,并在对算法进行深入分析和比较的基础上,对各种算法的优缺点加以总结,重点研究了各种差分法,结果表明对于帧间差分算法实现运动目标检测复杂度低,检测速度快,易于实现实时监控,并根据目标检测的具体应用环境,分析了一种联合多帧的动态背景更新方法。目标的分割,目前普遍使用的边缘检测是针对灰度图像的,,本文使用了基于梯度极值的彩色图像边缘检测技术。在目标跟踪阶段,,同时也把目标区域定位出来,然后用对该目标区域进行跟踪。通过实验验证了本文提所提出的差分法一般能够提供最完全的特征数据,综合性能较好。关键词目标检测;目标跟踪;图像分割;特征提取;。’●
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录目图像分割的的定义及分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·基于自适应背景模型的运动目标检澳日⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯:⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”图像平滑处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯南⋯⋯⋯⋯.煊蚱骄ā第鲁S迷硕勘昙觳夥椒ā运动目标检测的基本方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯.喔咚贡尘澳P汀课题研究的背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·⋯一..荻鹊谋咴导觳狻骸摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯”⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯··Ⅱ第滦髀邸璴国内外研究动态⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题研究的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像分割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·.:值化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯·本章⒔帷ぁ弧.∥⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯边缘检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯骸门限化边缘检测⋯璷⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
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