【摘 要】
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计算机视觉技术的发展涉及到多学科领域,内容相当广泛与光学、信号处理、人工智能、模式识别、图像处理及计算机技术等都相关。随着信号处理理论、计算理论、视觉理论、等相
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计算机视觉技术的发展涉及到多学科领域,内容相当广泛与光学、信号处理、人工智能、模式识别、图像处理及计算机技术等都相关。随着信号处理理论、计算理论、视觉理论、等相关技术的发展,计算机视觉也得到了快速的发展,并以其非接触性、自动化、可视化、实时性和智能性等特点广泛地应用于工业生产、医疗卫生、航空航天、科学研究及国防建设等各个领域,受到很多国家和行业的高度重视。基于视频图像中运动目标的分析与跟踪是计算机视觉研究最为复杂的一个方向,由于视频的信息量大,处理的速度慢,同时又要满足时间要的要求,就要提出高效的图像处理算法。对研究算法的科研人员来说,如果每个图像处理函数都要自己从头编写,很难保证函数的通用性,同时也造成时间上的浪费。基于这种情况,选择Intel公司的OpenCV图像处理库作为二次开发的平台,OpenCV是计算机视觉及模式识别的开源项目,在很多领域都能用到。它有如下特点：开放源代码；基于Intel处理器指令集优化代码；统一的结构与功能定义；据有图像和矩阵运算能力；灵活方便的用户接口；支持多种平台。本文所做的主要研究内容如下：1、对图像噪声的去除方法进行了对比实验,总结了不同的滤波算法特别实用于那个方面的图像处理。2、对图像的均衡化与二值化进行了代码实现,提出了一种对灰度图像的二值化算法,实现对图像特征的分析与识别。3、对视频中运动目标检测与跟踪算法进行了分析研究,针对检测过程中视频监控背景极易受到干扰的情况,建立高斯模型用于检测前景图像。4、将OpenCV视觉库与VS2005相结合编写应用程序,对OpenCV进行了二次开发,实现了对运动目标的检测与跟踪。5、系统设计了一个对目标检测与跟踪的框架,并利用OpenCV实现对目标的检测与跟踪。图28参60
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