基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究

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基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究

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毕业论文范文题目：基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究，论文范文关键词：基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究
基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：视频图像中的活动物体辨认与跟踪技巧是打算机视觉、打算机科学、视频监控等学术范畴广泛关注的一个重要课题。该技巧将数字图像处理范畴中对静态图像的分析扩大到动态图像中。活动物体辨认跟跟踪技巧的研究成果不仅在社会日常生活跟工作中有着广泛的利用前景,而且在军事、交通、医学跟科研等范畴发挥着日益重要的作用。活动物体辨认与跟踪算法的设计将（文章此处忽略..）直接影响辨认跟跟踪后果的正确性及牢固性,对正确度高、鲁棒性好的辨认跟踪算法的研究始终是打算机视觉跟数字图像处理等范畴的热点问题。本文首先概要介绍了目前活动目标辨认与跟踪范畴的一些常用的方法。并介绍了数字图像处理以及辨认跟踪技巧的相干实际基本;在图像预处理方面,本文介绍了图像的获取、转换以及图像噪声克制技巧,为活动物体的辨认跟（本文此处忽略..）跟踪等工作奠定了良好的基本。在活动目标辨认方面,本文根据所处理的视频图像序列的特点,利用相邻帧图像存在强相干性的特点,采取了帧间差分跟背景差分的目标辨认方法对视频序列中的活动物体进行辨认,为了充分利用视频图像序列在时光上跟空间上的相干性,本文提出了一种综合利用视频图像序列时光信息跟空间信息的活动目标辨认算法,首先利用背景差分（文章此处忽略..）法对视频序列中待检测帧图像进行检测来辨认活动物体,为了避免反复的运算,利用持续三帧差分算法来检测背景差分法中检测出的前景区域中的活动目标。像素的邻域信息可能避免将背景本身的活动错误的检测为活动的物体,本文采取基于邻域的背景差分法来解决这个问题。实验证明,该算法操作简便、速度快。在活动目标跟踪方面,本文在对常用的目标跟踪算法分（略..）析的基本上,具体研究图像匹配跟踪算法中的基于Hausdorff间隔度量的目标跟踪算法,在此基本上提出了基于图像多辨别率的利用双向HD间隔度量的跟踪算法进行活动目标的跟踪,从实验的成果可能看出,该算法对活动目标的跟踪正确,而且在活动目标呈现遮挡景象时,也可能辨认出不同的活动目标,并分辨予以跟踪,该算法具备必定的鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文基于视频图像的活动物体辨认与跟踪技巧研究的介绍部分。

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