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基于差分法的序列图像目标检测研究开题报告

 2020-04-15 17:39:44  

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

文 献 综 述

一.课题背景和意义:

随着计算机技术的高速发展,运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注[1,2,3,4]。运动跟踪和检测的应用广泛,在智能监控和人机交互中,如:银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术,通过定位物体并对其行为进行分析,一旦发现物体有异常行为,监控系统就发出警报,提醒人们注意并即时的处理,改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上,先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此,对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。

运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支,在理论和实践上都有重大意义,长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中,视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视,是一个细致和连续的过程,它可以由人来完成,但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠,而且费用也很高,因此引入运动监测非常有必要[5,6]。它可以减轻人的负担,并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容:运动目标检测,方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础,运动目标的提取准确与否,直接关系到后续高级过程的完成质量。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题主要解决的问题是:从序列图像中将变化区域从背景图像中提取来。

研究途径:

1.熟悉数字图像处理的基本知识

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