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动目标的提取分析与研究

作　者: 袁静
导　师: 高有行
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 图像序列阈值背景减除运动分割形态学操作
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 232次
引　用: 7次
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内容摘要

近年来,图像分割成为计算机视觉和图像处理技术中备受关注的一个前沿方向,其研究在智能监视系统、军事应用等领域都有广阔的应用前景和理论意义。本文以图像分割和图像后处理为主要研究内容,对图像序列中的运动目标的分割与提取算法进行了详细的分析与研究,并针对提取后的图像序列中所存在的一些影响图像质量的问题,对图像后处理技术进行了探讨与分析。本文首先详细分析了现有的图像分割算法,并在此基础上提出了一种新的图像序列中运动目标的自动提取算法,该算法通过重构该图像序列的背景图像并与当前图像进行对比减除来达到分割与提取运动目标的目的。接着,本文着重讨论了提取图像序列中存在的边缘粗糙、提取对象内部存在细小空洞点等问题,并给出了相应的解决方法,该方法通过二值化、形态学操作和掩码操作完成了对提取图像的二次重构和提取,达到了令人满意的改进效果。本文的最后还对将来的进一步研究工作提出了一些想法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-14
  1.1 图像技术基础  8-10
    1.1.1 图像和像素  8
    1.1.2 图像处理技术  8-10
  1.2 本文研究内容及意义  10-12
    1.2.1 本文的研究内容  10-11
    1.2.2 本文的研究意义  11-12
  1.3 论文安排  12-14
第二章图像分割  14-22
  2.1 图像分割的一般模型  14-16
  2.2 静态图像分割方法  16-19
    2.2.1 基于阈值选取的图像分割技术  16-17
    2.2.2 基于区域的图像分割方法  17-18
    2.2.3 基于边缘检测的图像分割  18-19
  2.3 动态图像分割方法  19-21
    2.3.1 差分图像法  20
    2.3.2 时间差分法  20-21
    2.3.3 光流法  21
  2.4 本章小结  21-22
第三章图像序列中运动人体的提取  22-30
  3.1 构造背景图像  22-25
  3.2 运动目标提取  25-26
  3.3 实验结果及算法讨论  26-28
  3.4 本章小结  28-30
第四章提取图像的分析与处理  30-42
  4.1 去噪技术的研究与实现  30-34
    4.1.1 传统的去噪技术  30-33
    4.1.2 改进的去噪技术  33-34
  4.2 轮廓的光顺技术和内部空洞点的填充问题的研究  34-37
  4.3 人体图像的二值化操作  37-38
    4.3.1 传统的二值化操作  37
    4.3.2 二值化操作的实现  37-38
  4.4 轮廓的光顺和内部空洞点的填充  38-39
    4.4.1 形态学操作  38
    4.4.2 人体图像的再次提取  38-39
  4.5 实验结果及算法讨论  39-40
  4.6 本章小结  40-42
第五章总结与展望  42-44
  5.1 全文工作总结  42-43
  5.2 未来工作展望  43-44
致谢  44-46
参考文献  46-48
在读期间发表论文情况  48

动目标的提取分析与研究

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