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燕山大学毕业论文 静止背景序列中的目标检测 共61页，30034字。
摘要
运动目标检测是计算机视觉和运动图像编码研究领域的一个重要课题，具有广阔的应用前景，较高的学术价值和理论研究意义。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。场景中背景的变化将给运动目标的正确检测带来极大的挑战。
在运动目标检测方面，主要包括基于帧间差分法，基于背景差分的方法和基于光流场的方法，本文根据所处理的视频图像的特点，利用相邻帧图像具有强相关性的特点，采用了帧间差分目标检测方法，在差分图像之前，先对图像进行滤波，降噪和平滑处理，再进行相邻帧差分以得到运动信息，采用阈值分割，将灰度图像转化成黑白二值图像，再对目标粗糙的边缘轮廓和背景进行数学形态学滤波以去除背景噪声，提取出目标轮廓，该方法的优点是操作简便、速度快、易于实现。

关键词　运动目标检测；帧间差分；阈值分割；形态滤波
目 录

摘要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 运动目标检测技术及研究现状 2
1.2.1 光流法 2
1.2.2 帧间差分法 3
1.2.3 背景消减法 3
1.3 论文主要工作 5
第2章 图像处理技术基础 7
2.1 彩色图像处理 7
2.1.1 颜色模形 7
2.1.2 彩色图像一灰度图像的转换 10
2.2 平滑滤波 10
2.3 直方图变换增强 11
2.4 本章小结 12
第3章 运动目标检测 13
3.1 运动目标检测的基本方法 13
3.1.1 连续帧间差分法 14
3.1.2 光流计算法 16
3.1.3 背景消减法 16
3.2 图像的二值化 18
3.2.1 全局阈值化 18
3.2.2 自适应阈值化 22
3.3 数学形态学滤波 23
3.3.1 膨胀和腐蚀 23
3.3.2 开运算和闭运算 25
3.4 本章小结 26
第4章 基于帧间差分算法的运动目标检测 27
4.1 引言 27
4.2 连续帧间差分 27
4.3 灰度阈值分割法 30
4.4 形态学图像滤波 33
4.5 本章小结 35
结论 36
参考文献 37
致谢 39
附录1 40
附录2 44
附录3 48