资料简介：
毕业论文-视频图像动态跟踪算法的设计与实现，共66页，附任务书。
摘要
近年来，复杂背景下识别和跟踪运动目标，动态目标空间位置的测量和自动跟踪等研究引起国内外厂商和学者的重视并进行了一系列探索性的研究。本论文研究的这种快速、简单的色彩跟踪算法可用于跟踪脸和手等
物体的运动。Camshift的算法是MeanShift算法的修改,是一种灵活的运用统计调查方法来寻找分布概率的模式。这是一个非常简单快捷的跟踪方法,因为Camshift算法跟踪物体的中心和大小的概率分布,前提是你提出的目标有良好的概率分布。典型的概率分布是来自直方图,但也可以来自别的各种途径。这种算法充分的体现了目标跟踪及时性的特点，在动态图像中使用它来跟踪运动的物体方便而且快速。
在这篇论文中,只用最典型的方法:1D直方图，它是取自图像中物体HSV彩色空间中H(色调)分量。我们使用这个直方图来跟踪近似的图像（用直方图中的色调值来映射图像中的像素）。
关键字：CAMSHIFT；彩色图像跟踪；直方图；HSV
目录
1 绪论 1
11概述 1
12图象 1
121图象基本概念 2
122数字图象 2
13应用 3
14工作重点 4
15本文的安排 4
2 图象处理 5
21图像处理技术 5
211图像的增强 5
212图像的平滑 6
213图像的数据编码和传输 6
214边缘锐化 7
215图像的分割 7
216图像的识别 8
217对图象处理可分为四个层次 9
22动态图像分析 9
221动态图像分析的意义 9
222动态图像含义 10
3 计算机视觉 11
31机器视觉 11
311机器视觉的概念 11
322机器视觉的发展及应用 12
32机器视觉系统 14
321视觉系统概念 14
322图像的获取 15
323机器视觉的系统构成，分类，开发手段及主要供应商 17
324机器视觉的典型应用领域和市场现状 18
325机器视觉与运动控制，网络化等技术的结合 19
4 CAMSHIFT 算法的原理 20
41视觉目标跟踪 20
42基于彩色信息的跟踪算法 20
43彩色跟踪流程图 22
44Camshift算法原理 23
5 CAMSHIFT 算法的具体实现 26
51实现环境 26
52实现目标 27
53实现过程 27
531VC工程设置 27
532VC代码实现 28
533BackProjection 30
534MeanShift 32
535CamShift 33
536程序运行演示 35
6 算法总结 38
61理想情况下的跟踪 38
62复杂背景下的跟踪 38
63手穿过脸部时的情况 39
64其他情况 40
总结 41
参考文献 42
致谢 43
英文原文 44
中文译文 52
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- 毕业论文-视频图像动态跟踪算法的设计与实现
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