[毕业设计] 计算机视觉跟踪运动人体目标方法研究与应用 [复制链接]

资料简介：
　　毕业设计 计算机视觉跟踪运动人体目标方法研究与应用 共32页，17608字
　　
目  录
　　
摘 要    III
　　
ABSTRACT    IV
　　
1前 言    1
　　
1.1 课题研究背景和意义    1
　　
1.2 国内外研究现状    2
　　
1.3 图像的预处理    4
　　
1.4 目标检测    4
　　
1.5 目标跟踪    4
　　
1.6 技术难点    4
　　
1.7 面临问题    5
　　
2图像预处理    7
　　
2.1 图像增强    7
　　
2.1.1 对比度增强    7
　　
2.1.2 直方图均衡化    7
　　
2.1.3 实时中值滤波快速算法的并行实现    8
　　
2.2 算法介绍    8
　　
2.3 预处理结果与分析    10
　　
2.4 噪声消除    11
　　
2.5 形态滤波    11
　　
2.5.1 腐蚀    11
　　
2.5.2 膨胀    12
　　
2.5.3 开运算    13
　　
2.6 阴影消除    14
　　
3目标物的检测    16
　　
3.1 运动目标检测    16
　　
3.2 目标分类    17
　　
4目标物的跟踪    19
　　
4.1 运动目标的跟踪技术    19
　　
4.1.1 基于Hausdoff距离的运动跟踪    19
　　
4.1.2 基于区域的运动跟踪    19
　　
4.1.3 相关跟踪    20
　　
4.1.4 光流跟踪    20
　　
4.1.5 基于网格的运动跟踪    20
　　
4.2 人体运动状态估计    21
　　
4.3卡尔曼滤波理论    22
　　
4.3.1 滤波理论基础    22
　　
4.3.2卡尔曼滤波器的特点    22
　　
4.3.3卡尔曼滤波发散的原因和抑制    23
　　
5结 论    24
　　
谢 辞    25
　　
参考文献    26
　　

　　
摘 要
　　
视觉跟踪问题是当今计算机视觉领域的研究热点。随着社会公共安全体系的逐步完善，公共场所中对安全智能监控系统的要求越来越高，这使得许多知名公司和科研机构在此课题中投入大量人力财力。人体运动目标的检测与跟踪使视觉跟踪的重要部分，它在未来研究领域中将有广阔的前景并能带来巨大的社会效益。
　　
运动目标检测与跟踪的研究对象是视频序列，或者说图象序列。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;运动目标跟踪是指在整个视频序列中监控运动目标的时空变化，如目标的出现与消失，目标的位置、尺寸和形状等。运动目标的检测与跟踪是紧密关联的两个过程，跟踪始于检测，而目标在后续图象序列中的重复检测也有助于目标的跟踪。由于光照变化、背景干扰、阴影、摄像机的抖动以及运动目标之间遮挡等现象的存在，都给运动目标的正确检测与跟踪带来了极大的挑战。
　　
关键词：运动目标跟踪；图像处理；卡尔曼滤波

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