基于OpenCV的運(yùn)動目標(biāo)檢測與跟蹤

1.69萬字 45頁 原創(chuàng)作品，獨(dú)家提交，已通過查重系統(tǒng)


摘 要
計算機(jī)視覺對于電子工程師、計算機(jī)科學(xué)家和許多其他學(xué)者來說都是非常有價值的一個研究區(qū)域，并呈現(xiàn)出廣闊的商業(yè)前景。計算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理技術(shù)可以廣泛地應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療保健、航空航天、軍事等各個領(lǐng)域，其中針對視頻連續(xù)圖像中運(yùn)動物體的分析是其中應(yīng)用前景最為廣泛的一個方向，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能視覺監(jiān)控系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像分析、工業(yè)檢測、視頻圖像分析以及軍事雷達(dá)視頻信號的處理上都有占有重要地位。
此次研究的主要內(nèi)容有：
1.實(shí)驗(yàn)的總體規(guī)劃和整體設(shè)計。本次實(shí)驗(yàn)運(yùn)用以C/C++語言為基礎(chǔ)的開放源代碼的OpenCV軟件進(jìn)行圖像處理與跟蹤。它具有強(qiáng)大的圖像和矩陣運(yùn)算能力，并提供了高效和豐富的圖像處理算法，使用起來較為簡單、快捷。
2.圖像的預(yù)處理。本文圖像處理主要涉及的內(nèi)容有圖像噪聲的消除、圖像增強(qiáng)以及形態(tài)學(xué)濾波。
3.采用改進(jìn)的 Surendra 算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)檢測，即利用 OTSU方法自適應(yīng)獲取閾值，利用幀間差分的方法獲取背景更新掩碼，利用其結(jié)果來控制背景更新。
4.采用 CamShift 算法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)跟蹤。
在本文的最后階段，使用此視頻圖像運(yùn)動目標(biāo)分析系統(tǒng)進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，并全面分析了實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象和數(shù)據(jù)。通過這些現(xiàn)象和數(shù)據(jù)分析可以得出結(jié)論：本文基于OpenCV設(shè)計的視頻圖像運(yùn)動目標(biāo)分析系統(tǒng)具有良好的實(shí)時性、準(zhǔn)確性，能夠正確的進(jìn)行運(yùn)動物體的實(shí)時檢測和追蹤。


關(guān)鍵詞：視頻；運(yùn)動目標(biāo)檢測；Surendra 算法；運(yùn)動目標(biāo)跟蹤；
Camshift算法；