基于数字图像处理的摄像机跟踪系统
基于图像处理的运动目标自动跟踪系统研究
基于图像处理的运动目标自动跟踪系统研究摘要：介绍了基于图像处理的智能目标跟踪系统的实现步骤。
通过图像处理、图像计算等技术判断物体进入监视区域，计算出物体的移动速度和移动方向，根据计算结果调整监视设备跟踪物体的运动，从而达到智能跟踪运动物体的目的。
关键词：图像处理自动跟踪图像计算图像序列1 引言运动目标检测是计算机视觉、视频信息处理等领域的重要研究内容，它的研究对象是视频图像序列。
随着多媒体技术的发展和计算机性能的提高，近年来基于图像处理的物体检测在各个行业中得到了广泛的应用。
因此研究运动物体的检测和跟踪问题具有很大的现实意义和使用价值。
目前，视频信号的智能化处理需求日益增加，但是智能检测跟踪物体的技术还不成熟，因此本文提出了一种解决目标检测和跟踪的方法。
2 解决的方案本系统采用数字摄像头作为监视设备，并直接用数据线与计算机连接。
摄像头安装在一个可以灵活转动的云台上，由云台来带动摄像头旋转以达到跟踪目标的目的。
此外，计算机的运算速度要比快，以适应图像处理的运算量。
本系统通过图像处理技术检测是否有物体进入监视范围。
如果有则计算出该物体的运动速度和方向，再根据得到的速度和方向控制云台旋转，使监视设备自动跟踪物体的运动。
因此本系统分为三大模块：图像识别模块，物体检测模块，物体跟踪模块。
下面分别介绍各个模块的设计思想和关键技术。
2.1图像获取模块本模块的主要功能是检测是否有物体进入监视范围。
主要进行如下操作：1）得到背景模板。
首先得到没有任何物体的背景图像K作为模板，它是判别是否有物体进入监视范围的基准，是进行图像处理的先决条件。
图1 图像序列2）定时获取图像信息。
定时从监视设备得到的视频图像序列中抽出静态图像，该图像反映当前监视范围内的具体情况，如上图1所示。
本系统设定一秒取2幅图像，如果监视的响应速度要求高，那么一秒内可以多取几幅图像，反之可以延长间隔时间。
2.2图像预处理模块直接从视频（图像序列）中得到的图像不一定能满足图像处理的要求，必须进行适当的处理才能使用。
数字图像处理中的目标检测与跟踪算法
数字图像处理中的目标检测与跟踪算法数字图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向，目标检测与跟踪算法是其中的关键技术之一。
目标检测与跟踪算法可以帮助计算机自动识别和追踪图像中的目标物体，广泛应用于视频监控、智能交通、人脸识别等领域。
在数字图像处理中，目标检测是指在图像中找出感兴趣的目标物体，并确定其位置和边界框。
目标检测算法通常包括两个主要步骤：特征提取和目标分类。
特征提取是指从图像中提取出能够描述目标物体特征的信息，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
目标分类是指将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配，以确定目标物体的类别。
目标检测算法有很多种，其中比较经典的是基于Haar特征的级联分类器算法。
该算法通过计算图像中各个区域的Haar特征值，然后利用级联分类器进行分类，最终确定目标物体的位置和边界框。
这种算法简单高效，适用于静态图像的目标检测。
除了Haar特征，还有一些其他常用的特征，如HOG（方向梯度直方图）特征和SIFT（尺度不变特征变换）特征。
HOG特征是一种基于梯度的特征，可以有效地描述目标物体的形状和边缘信息。
SIFT特征是一种基于尺度空间的特征，具有尺度不变性和旋转不变性，适用于目标物体在图像中的尺度和角度变化较大的情况。
目标跟踪是指在视频序列中追踪目标物体的位置和运动轨迹。
目标跟踪算法通常包括两个主要步骤：目标初始化和目标更新。
目标初始化是指在视频序列的第一帧中确定目标物体的位置和边界框。
目标更新是指在后续帧中根据目标物体的运动模型和观测信息对目标进行跟踪。
目标跟踪算法有很多种，其中比较常用的是基于卡尔曼滤波器的算法。
卡尔曼滤波器是一种递归滤波器，可以根据观测数据对目标物体的状态进行估计。
该算法通过建立目标物体的运动模型和观测模型，利用卡尔曼滤波器对目标进行跟踪。
这种算法适用于目标物体的运动较为线性的情况。
除了卡尔曼滤波器，还有一些其他常用的目标跟踪算法，如粒子滤波器和相关滤波器。
摄像头跟踪算法的优化与实现
摄像头跟踪算法的优化与实现近年来随着人工智能技术的飞速发展，摄像头跟踪算法的优化与实现成为研究热点之一。
这些算法被广泛应用于视频监控、智能安防等领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。
本文将介绍摄像头跟踪算法的基本原理及其优化方法，并结合实际应用案例进行探讨。
一、摄像头跟踪算法的基本原理摄像头跟踪算法的基本原理是通过摄像机对目标的图像进行采集，并通过图像处理和分析来得到目标的实时位置和运动轨迹，从而完成对目标的跟踪。
在实际应用中，摄像头跟踪算法可以分为两类：基于像素级别的跟踪算法和基于特征点的跟踪算法。
1、基于像素级别的跟踪算法像素级别的跟踪算法是基于对目标图像的像素级别进行处理和分析得到标的跟踪信息的，它们主要包括：基于图像灰度的跟踪算法、基于背景差分的跟踪算法、基于连续检测的跟踪算法等。
其中，基于图像灰度的跟踪算法是最常见的一种，其原理是通过对目标图像的灰度值进行提取，然后通过各种计算方法来找出目标的实时位置。
但是，这种算法有一个明显的缺点就是对光照条件比较敏感。
2、基于特征点的跟踪算法与像素级别的跟踪算法相比，基于特征点的跟踪算法则是通过对图像中的特殊点进行匹配和跟踪，从而实现对目标的跟踪。
这种算法的优点是在目标位置移动或者发生形态变化时，可以保持较好的跟踪效果。
而缺点则是对处理和计算速度要求相对较高。
二、摄像头跟踪算法的优化与实现摄像头跟踪算法在实际应用中不可避免的需要进行优化和改进，以提高算法的速度和精度。
以下是几种常见的优化方法：1、光照处理基于图像灰度的跟踪算法在光照条件发生变化时容易出现误差，因此可以在算法中引入光照处理的方法。
例如，可以通过对图像中的亮度进行归一化操作，从而达到更好的跟踪效果。
2、特征点提取在基于特征点的跟踪算法中，特征点的提取和匹配显然是决定算法性能的关键因素。
因此，可以通过运用各种特征提取算法，如SIFT、SURF等，来提高算法的效果和速度。
此外，还可以采用快速的特征匹配算法，例如RANSAC算法等，来优化特征点的匹配效果。
基于图像处理的机器人目标跟踪技术
基于图像处理的机器人目标跟踪技术在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用日益广泛，从工业生产中的自动化操作到家庭服务中的智能助手，机器人已经逐渐融入我们的生活。
而在机器人的众多功能中，目标跟踪技术是一项关键且具有挑战性的任务。
基于图像处理的机器人目标跟踪技术，通过对图像的分析和处理，使机器人能够实时、准确地跟踪特定目标，为各种应用场景提供了强大的支持。
图像处理技术是实现机器人目标跟踪的基础。
当机器人的视觉传感器（如摄像头）获取到图像后，首先需要对图像进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、灰度化等操作，以提高图像的质量和可读性。
去噪可以减少图像中的噪声干扰，使图像更加清晰；增强则可以突出图像中的目标特征，便于后续的分析；灰度化则将彩色图像转换为灰度图像，降低数据处理的复杂度。
在预处理完成后，就需要对目标进行检测和识别。
这通常涉及到特征提取和分类算法。
特征提取是从图像中提取出能够描述目标的关键特征，如形状、颜色、纹理等。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、HOG（Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图）特征等。
而分类算法则根据提取的特征来判断图像中的目标类别。
例如，可以使用支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等算法进行分类。
一旦目标被检测和识别出来，接下来就是跟踪阶段。
常见的跟踪算法包括基于滤波的方法、基于区域的方法和基于特征的方法。
基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，通过预测目标的位置和状态，并根据实际观测进行修正，来实现目标的跟踪。
卡尔曼滤波假设目标的运动是线性的，通过不断更新目标的状态估计来实现跟踪。
粒子滤波则是通过随机采样的粒子来表示目标的状态分布，适用于非线性、非高斯的系统。
基于区域的方法，如均值漂移算法，通过计算目标区域的特征，然后在后续帧中搜索与该特征相似的区域，实现目标的跟踪。
这种方法对于目标的形状和大小变化有一定的适应性。
基于特征的方法，如基于关键点的跟踪，通过跟踪目标上的显著特征点，如角点、边缘点等，来实现目标的跟踪。
基于图像处理的目标识别与跟踪算法设计研究
基于图像处理的目标识别与跟踪算法设计研究摘要：目标识别与跟踪是计算机视觉领域中的重要研究内容，可以在各种应用中发挥重要作用。
本文以图像处理技术为基础，针对目标识别与跟踪的需求，设计了一种基于图像处理的目标识别与跟踪算法。
通过对图像中目标物体的特征提取和跟踪算法的优化，实现了高效准确的目标识别与跟踪功能。
实验结果表明，该算法在目标识别与跟踪的性能上具有良好的表现。
1.引言目标识别与跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一，广泛应用于许多领域，如视频监控、自动驾驶、智能机器人等。
目标识别是指从图像或视频序列中自动地检测和识别出感兴趣的目标物体，而目标跟踪则是在连续帧图像中跟踪目标的位置、形状和运动状态。
基于图像处理的目标识别与跟踪算法可以从传感器采集的图像中提取目标物体的特征，通过特征匹配与跟踪算法，实现对目标的准确识别和跟踪。
2.目标识别算法设计目标识别的关键是对图像进行特征提取，将目标与背景进行区分。
常用的目标识别方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
在本文提出的算法中，结合了多种特征提取方法，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
2.1 颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征，可以用来快速地定位目标物体。
在目标识别过程中，通过提取目标的颜色特征，可以将目标物体与背景进行分割。
常用的颜色特征提取方法包括直方图、颜色矩和颜色直方图等。
本文采用颜色直方图的方法，将图像中的像素按照颜色进行分类，并统计每个颜色区域中像素的数量，得到颜色直方图。
2.2 纹理特征提取纹理特征是目标识别中重要的特征之一，能够描述目标物体的表面细节。
在目标识别算法中，通常使用纹理描述符来表示目标物体的纹理特征。
常用的纹理描述符包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。
本文采用方向梯度直方图方法，通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度幅值，得到了目标物体的纹理特征。
2.3 形状特征提取形状特征可以描述目标物体的轮廓和外形特征，对于目标识别具有重要作用。
数字图像处理中的目标跟踪算法研究
数字图像处理中的目标跟踪算法研究一、引言数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理、分析和识别，提取有用的信息，用于实现各种应用的技术。
目标跟踪是数字图像处理领域的一个重要研究方向，它是指在视频序列中，通过运动检测和目标识别技术，对感兴趣目标进行跟踪的过程。
目标跟踪技术在视频监控、自主导航、虚拟现实等领域都有广泛的应用。
本文主要介绍数字图像处理中的目标跟踪算法研究。
二、目标跟踪算法分类目标跟踪算法可以分为：基于模型的跟踪算法、基于特征点的跟踪算法、基于流场的跟踪算法、基于学习的跟踪算法和半监督跟踪算法等多种类型。
1. 基于模型的跟踪算法基于模型的跟踪算法是指通过对运动目标建模，从而实现目标的跟踪。
常用的模型包括卡尔曼滤波模型、粒子滤波模型和投影模型等。
卡尔曼滤波模型是一种基于状态空间的线性动态系统模型，通过对观察的数据进行状态估计，从而实现目标跟踪。
粒子滤波模型是基于蒙特卡罗方法的一种目标跟踪算法，通过不断生成目标的粒子，从而实现目标的跟踪。
投影模型是一种基于图像特征的模型，通过将目标在前一帧中的位置进行投影，从而实现目标的跟踪。
2. 基于特征点的跟踪算法基于特征点的跟踪算法是指通过对运动目标中的特征点进行匹配，从而实现目标的跟踪。
常用的特征点包括边缘、角点和斑点等。
通过对目标中的特征点进行提取和匹配，可以实现目标的跟踪。
这种算法具有较强的鲁棒性，可以应对背景干扰等问题。
3. 基于流场的跟踪算法基于流场的跟踪算法是指通过流场分析和运动估计，从而实现目标的跟踪。
常用的方法包括光流法、Lucas-Kanade算法和密集光流算法等。
通过对图像中的像素进行运动估计，从而实现目标的跟踪。
这种算法具有较好的精度和鲁棒性，但对计算要求较高。
4. 基于学习的跟踪算法基于学习的跟踪算法是指通过机器学习算法对目标进行训练，从而实现目标的跟踪。
常用的方法包括Boosting、SVM和神经网络等。
通过对多帧图像进行训练，从而实现目标的跟踪。
基于图像处理的物体识别与追踪技术研究
基于图像处理的物体识别与追踪技术研究近年来，随着计算机视觉和图像处理领域的不断发展，基于图像处理的物体识别与追踪技术逐渐得到了广泛应用和深入研究。
本文将就这一技术进行详细的探讨和研究，旨在探索其原理、应用场景和发展前景。
物体识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，它指的是通过图像处理技术，将输入的图像与库中已知的目标进行比较，并判断图像中是否存在目标物体。
这在很多领域都有着广泛的应用，比如智能监控、自动驾驶、工业自动化等。
物体识别的核心技术是特征提取和模式匹配。
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，例如颜色、纹理、形状等。
而模式匹配则是通过比较提取出的特征与已知目标的特征进行匹配，从而实现物体的识别。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的特征提取和模式匹配方法也取得了巨大的成功，例如卷积神经网络（CNN）被广泛运用于物体识别任务。
除了物体识别，物体追踪也是计算机视觉领域的一个重要任务。
物体追踪是指在连续的图像序列中，通过对目标物体的位置进行跟踪，实现对该物体的持续追踪。
物体追踪技术在视频监控、运动分析、人机交互等领域有着广泛的应用。
物体追踪主要涉及到目标的位置估计和目标的模型更新。
其中，目标的位置估计可以通过目标的运动状态、外观特征等来确定。
而目标的模型更新则是通过不断跟踪目标，对目标的特征进行实时更新和校准。
目前，多种物体追踪算法被提出，包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
在现实世界中，物体识别与追踪技术有着广泛的应用前景。
在智能监控方面，基于图像处理的物体识别与追踪技术可以实时监测视频流中的目标物体，提供给安防系统及时预警和处理。
在自动驾驶领域，物体识别与追踪技术可以实时感知道路上的车辆、行人等障碍物，从而帮助自动驾驶系统做出准确的决策和规划。
在工业自动化方面，物体识别与追踪技术可以应用于机器人的视觉系统，实现对不同物体的自动抓取和处理。
尽管基于图像处理的物体识别与追踪技术已经取得了许多成果，但仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。
基于图像处理技术的无人机目标检测与跟踪系统设计与实现
基于图像处理技术的无人机目标检测与跟踪系统设计与实现无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种不需要人操控的飞行平台，具有高效、快速、灵活等优点，在农业、物流、环保、安防等领域得到广泛应用。
然而，无人机在执行任务时需要准确定位并跟踪目标，这就需要设计与实现基于图像处理技术的无人机目标检测与跟踪系统。
基于图像处理技术的无人机目标检测与跟踪系统是一种利用机器学习和计算机视觉技术，通过无人机上搭载的摄像头获取实时视频图像，并从中提取目标信息，实现目标检测与跟踪的智能化系统。
下面将从系统设计和实现两个方面详细介绍该系统。
系统设计：1. 硬件设计：系统的硬件部分包括无人机和搭载的摄像头。
无人机的性能和稳定性直接影响到目标检测与跟踪的准确度和稳定性，因此，选择一款可靠性高、稳定性好的无人机平台非常重要。
同时，摄像头的性能也要匹配无人机的需求，具备高清晰度和高帧率的摄像头能够提供更清晰、流畅的图像数据。
2. 软件设计：系统的软件设计主要分为四个模块，图像采集模块、图像处理模块、目标检测模块和目标跟踪模块。
- 图像采集模块：该模块负责从摄像头获取实时视频图像，可通过视频传输技术将图像数据传输到地面站或云端服务器进行处理。
为了提高图像质量和减少图像失真，可以在设计中加入图像稳定装置和防抖机构。
- 图像处理模块：该模块负责对图像进行预处理，包括去噪、图像增强、图像分割等。
预处理的目的是提高图像质量和减少噪声干扰，为后续的目标检测和跟踪提供更可靠的数据基础。
- 目标检测模块：该模块通过机器学习算法对图像中的目标进行检测和分类。
常用的目标检测算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和区域卷积神经网络（RCNN）等。
这些算法能够提取图像中的目标特征，并对其进行分类和定位。
- 目标跟踪模块：该模块在目标检测的基础上，利用图像序列的连续性信息，实现目标的跟踪和预测。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和多对象跟踪（MOT）等。
基于图像处理的目标跟踪研究
基于图像处理的目标跟踪研究目标跟踪是指在视频序列中自动跟踪一个特定目标，具有广泛应用前景，如车载摄像头、无人机、安防系统等领域，但也由于光照、运动物体、背景噪声等因素对跟踪的干扰，目标跟踪存在一定的挑战性。
图像处理技术作为目标跟踪的关键技术之一，已经成为现代目标跟踪研究的重要分支之一。
一、目标跟踪的基本原理及方法目标跟踪的基本原理是通过对目标在视频序列中的位置进行预测和重定位，使得目标在连续的视频帧之间实现无缝跟踪。
目标跟踪的方法包括传统的基于统计学、卡尔曼滤波、粒子滤波等方法，以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
1、传统方法传统方法主要依赖于确定性模型、运动模型等，结合图像配准、滤波等技术来实现目标跟踪。
其中最基础的方法是相关滤波（correlation filter）。
相关滤波通过在目标正负样本之间建立相关关系，从而来判断当前图像中是否存在目标，同时基于反投影法等技术来实现目标定位。
此外，卡尔曼滤波也是目标跟踪中常用的一种方法。
它通过对目标动态模型的预测，根据测量结果对目标进行修正，实现目标跟踪。
2、深度学习方法近年来，由于深度学习的飞速发展，目标跟踪也出现了一些新的基于深度学习的方法。
这些方法将深度学习技术与传统目标跟踪算法结合，使得目标跟踪的准确率和鲁棒性得到了极大提高。
基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络来提取图像特征，并结合不同的模型来实现目标定位和跟踪。
其中，常见的模型有Siamese网络、Region ProposalNetwork和Embedding Networks等。
Siamese网络将两个输入图像通过同一的卷积网络进行特征提取，然后计算二者之间的相似度，以此来实现目标跟踪。
Region Proposal Network则通过搜索网络中所有可能的目标区域，对候选目标进行评估，来得到最终的目标位置。
二、基于图像处理的目标跟踪算法基于图像处理的目标跟踪算法，通常包括以下几个关键步骤：目标检测、特征提取、相似度度量和位置估计。
基于图像处理的目标识别与跟踪算法设计
基于图像处理的目标识别与跟踪算法设计目标识别与跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，它通过图像处理技术，为机器赋予了对场景中物体的“看见”能力。
在本文中，将探讨基于图像处理的目标识别与跟踪算法设计。
一、引言目标识别与跟踪技术在计算机视觉和人工智能领域有着广泛的应用，例如智能监控、自动驾驶等。
随着计算机硬件的快速发展和算法的不断优化，目标识别与跟踪在实际应用中取得了显著的成果。
二、图像处理技术在目标识别与跟踪中的应用图像处理技术是目标识别与跟踪的基础。
主要包括图像去噪、图像增强、图像分割和特征提取等。
在目标识别中，图像处理可以在不同的领域中起到重要的作用。
1. 图像去噪图像采集过程中常常受到噪声的影响，会导致目标的轮廓模糊不清。
图像去噪技术可以通过消除噪声，提高目标边缘的清晰度，提高目标识别的准确性。
常用的图像去噪算法有中值滤波、均值滤波等。
2. 图像增强图像增强可以使图像更加清晰，突出目标的特征。
常用的图像增强技术有直方图均衡化、对比度增强等。
通过这些技术，可以使图像的亮度、对比度等特征更加明显，有助于目标的识别与跟踪。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域，将目标与背景分离。
常用的图像分割算法有基于阈值的分割、基于边缘的分割等。
图像分割可以在识别与跟踪的过程中提取出目标的轮廓，为后续处理提供便利。
4. 特征提取特征提取是目标识别与跟踪中的关键步骤。
通过提取目标的主要特征，如颜色、纹理、形状等，可以将目标与其他物体进行区分。
常用的特征提取算法有哈尔特征、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
三、目标识别算法设计目标识别是指在图像或视频中找出感兴趣的目标，并进行分类或标记。
经过图像处理的预处理步骤后，可以利用各种图像识别算法进行目标识别。
1. 基于颜色特征的目标识别颜色是物体的重要特征之一。
基于颜色特征的目标识别算法可以通过检测目标的颜色分布，从图像中找出目标区域。
其中，常用的颜色模型有RGB、HSV等。
应用图像处理技术的光学追踪系统设计与实现
应用图像处理技术的光学追踪系统设计与实现随着现代科技的不断发展，人们对于光学追踪系统日益增加的需求促使了图像处理技术的广泛应用。
在光学追踪系统设计和实现过程中，图像处理技术的运用可以大大提高系统的准确性和效率。
本文将从光学追踪系统的原理出发，详细讲解如何应用图像处理技术实现光学追踪系统的设计和实现。
一、光学追踪系统原理光学追踪系统是利用凸透镜和摄像机等光学仪器对目标物体进行追踪的系统。
该系统利用摄像机捕捉目标物体的图像，然后根据图像中的特定特征来计算目标的位置、角度和速度等信息。
在光学追踪系统中，凸透镜被用来聚焦目标物体的图像，而摄像机则用来捕捉这些图像。
为了能够提高光学追踪系统的精度和稳定性，需要运用图像处理技术进行图像处理和数据分析。
二、应用图像处理技术的光学追踪系统设计1. 特征点提取光学追踪系统需要识别目标物体的关键特征点，对于每一个关键特征点的位置进行跟踪。
在识别关键特征点的过程中，需要运用图像处理技术对目标物体的图像进行处理。
图像处理技术主要包括滤波、二值化、边缘检测等一系列操作。
可以基于滤波操作来降噪，再通过二值化将图像分成两个级别，提取出目标物体的轮廓，最后通过边缘检测提取出目标物体的关键特征点。
2. 特征匹配在光学追踪系统中，需要对连续帧图像中的特征点进行匹配。
图像处理技术中的特征匹配可以通过对特征点描述符的比较实现。
常用的特征点描述符包括SIFT和SURF等算法。
其中SIFT算法是基于尺度空间的图像变换，它能够有效地提取出不同尺度的特征点，从而实现特征点的匹配和跟踪。
而SURF算法则是一种速度更快、计算量更小的特征点描述符，可以实现更快的特征点匹配和跟踪。
3. 卡尔曼滤波光学追踪系统中使用的卡尔曼滤波是一种经典的估计与控制技术，它可以预测目标物体的位置和速度，并通过对预测值和实际值之间的比较进行误差校正。
卡尔曼滤波技术可以有效地解决在光学追踪系统中存在的观测误差和噪声等问题。
图像处理技术在视频监控中的实时目标跟踪研究
图像处理技术在视频监控中的实时目标跟踪研究章节一：引言近年来，随着技术的不断发展，图像处理技术在各个领域中得到了广泛应用。
其中，在视频监控领域，图像处理技术的实时目标跟踪研究尤为突出。
本文重点研究了图像处理技术在视频监控中的实时目标跟踪，探讨其原理、方法和应用。
通过该研究，将为提高视频监控的实时性和准确性提供有力的技术支持。
章节二：图像处理技术概述从广义上讲，图像处理技术是指对图像进行数字化处理、分析和编辑的技术手段。
在视频监控中，图像处理技术主要包括图像获取、图像预处理、特征提取和目标跟踪等环节。
通过这些环节的处理，可以提取出感兴趣的目标，并对其进行实时跟踪。
章节三：实时目标跟踪原理实时目标跟踪是指在动态场景下，根据已知目标的信息对其进行连续跟踪的过程。
实时目标跟踪原理主要基于物体的视觉特征，包括颜色、纹理和形状等。
通过提取目标的特征并与已知目标进行匹配，可以实现目标的实时跟踪。
章节四：实时目标跟踪方法实时目标跟踪方法主要包括基于模型的方法和基于特征的方法。
基于模型的方法通过构建目标的数学模型来描述其动态特性，并利用该模型进行目标的跟踪。
而基于特征的方法主要基于目标的视觉特征进行跟踪，包括颜色、纹理和形状等。
章节五：实时目标跟踪的挑战实时目标跟踪在视频监控中面临着一些挑战，主要包括复杂的场景变化、目标遮挡和光照变化等。
这些挑战给实时目标跟踪带来了困难，需要通过合理的方法和算法进行解决。
章节六：实时目标跟踪的应用实时目标跟踪在视频监控领域有着广泛的应用。
其中，可以应用于移动目标检测和跟踪、行人检测和跟踪以及交通流量统计等方面。
通过实时目标跟踪技术，可以实现对各种目标的精确跟踪和监测。
章节七：实时目标跟踪的研究进展随着技术的不断发展，实时目标跟踪在视频监控领域取得了很大的进展。
其中，神经网络和深度学习等新兴技术的应用使得实时目标跟踪的准确性和实时性得到明显提高。
然而，依然存在一些问题需要进一步解决，如目标识别的准确性和多目标跟踪的复杂性。
基于图像处理技术的无人机目标跟踪与监控系统设计与优化
基于图像处理技术的无人机目标跟踪与监控系统设计与优化摘要：随着无人机技术的不断发展，无人机在军事、民用、科研等领域的应用越来越广泛。
其中，无人机的目标跟踪与监控技术是保障其安全飞行和任务完成的关键。
本文基于图像处理技术，设计了一种无人机目标跟踪与监控系统，并对其进行了优化，以提高其性能和效率。
1.引言无人机目标跟踪与监控系统是指通过无人机搭载的摄像头或其他传感器采集实时影像，并利用图像处理技术对目标进行实时跟踪和监控的系统。
该系统广泛应用于军事情报采集、安全监控、救援搜救等领域。
本文将从系统设计、图像处理技术和系统优化三个方面对该系统进行详细介绍。
2.系统设计无人机目标跟踪与监控系统的设计需要考虑以下几个方面：传感器选择、图像采集和传输、目标识别和跟踪、控制指令传输。
在传感器选择上，可以根据具体应用需求选择合适的摄像头、红外传感器等。
图像采集和传输需要保证实时性和稳定性，可以利用数据链传输图像数据。
目标识别和跟踪是系统的核心功能，可以借鉴深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等来实现目标识别和跟踪。
控制指令传输可以通过地面站向无人机发送相应指令，实现自主飞行和目标跟踪。
3.图像处理技术图像处理技术在无人机目标跟踪与监控系统中起着重要作用。
常用的图像处理技术包括：图像采集与预处理、边缘检测、目标识别与跟踪等。
图像采集与预处理主要包括调整图像亮度、对比度以及图像去噪等操作，以提高后续处理的准确性。
边缘检测则用于提取目标的轮廓，常用的边缘检测算法有Sobel、Canny等。
目标识别与跟踪是整个系统的核心，可以通过卷积神经网络实现目标检测和识别，再利用跟踪算法如卡尔曼滤波、粒子滤波等进行目标的连续跟踪。
4.系统优化为了提高无人机目标跟踪与监控系统的性能和效率，可以从以下几个方面进行优化：算法优化、硬件优化和通信优化。
在算法优化方面，可以引入深度学习算法对目标识别和跟踪进行改进，如YOLO、Faster R-CNN等。
基于图像处理的目标检测与追踪技术研究
基于图像处理的目标检测与追踪技术研究随着图像处理技术的不断发展，广泛应用于生产和生活的各个方面。
其中，目标检测与追踪技术是图像处理领域中的重要研究方向之一。
本文将从基本概念、现阶段研究现状和未来发展方向等多个角度，进行介绍和分析。
一、基本概念目标检测和追踪是指对特定目标在图像或视频中进行识别、跟踪并最终实现定位的技术方法。
其中，目标检测是指在图像或视频中寻找特定物体的过程，目标追踪是指通过连续不断的迭代操作在连续帧图像中持续跟踪特定物体的过程。
这两个过程是紧密关联的，目标检测是目标追踪的前提和基础。
目标检测和追踪技术广泛应用于各个领域。
比如，在安防领域中，目标检测和追踪已经成为了一个重要的技术手段。
在电子商务中，通过目标检测和追踪技术，可以实现商品的自动识别和分类，从而使得商品的管理更加高效且准确。
在自动驾驶领域，目标检测和追踪可以用于实现道路标志和车辆等物体的自动识别和跟踪，从而实现自动驾驶车辆的精确定位。
二、现阶段研究现状目前，目标检测和追踪技术已经取得了令人瞩目的成就。
这些研究成果得益于深度学习、人工智能等新技术的发展。
例如，在目标检测方面，基于深度神经网络的方法业已成为主流。
在追踪方面，利用卷积神经网络等方法，可以进行对运动目标的零样本学习，实现单帧数据的跟踪。
同时，目前针对目标检测和追踪的研究也还存在一些问题和挑战。
其中，最大的问题就是对目标检测和追踪误报和漏报的问题。
误报是指检测算法错误的将非目标的区域识别为目标；漏报则是指检测算法未检测到真正的目标。
这些问题会导致目标检测和追踪的精准度下降，因此需要进一步的研究和加以解决。
三、未来发展方向未来，目标检测和追踪技术将继续得到广泛应用并不断发展。
有以下几个方面的发展趋势：1.提高检测和追踪的准确性随着深度学习和人工智能技术的不断发展，未来的目标检测和追踪技术可以更好地实现对目标的准确识别和追踪。
2.多目标跟踪能力的提高未来的目标检测和追踪技术将拥有更好的多目标跟踪能力。
图像处理技术在智能监控中的行人检测与跟踪
图像处理技术在智能监控中的行人检测与跟踪智能监控系统是现代社会中广泛应用的一种安全监控系统，它通过图像处理技术实现对目标的检测和跟踪功能。
其中，行人检测与跟踪作为智能监控系统中的关键技术之一，具有重要的应用价值。
本文将就图像处理技术在智能监控中的行人检测与跟踪进行探讨，分析其技术原理、应用场景及其存在的挑战。
一、行人检测技术介绍行人检测是智能监控系统中的基础任务之一，它通过图像处理技术来识别图像中的行人目标。
行人检测技术的主要思路可以分为两大类：基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，例如Haar特征和级联分类器。
它们利用行人的形态、颜色、纹理等特征进行检测，但这种方法常常对光照、遮挡等因素较为敏感，且需要大量的计算资源。
而基于深度学习的方法则通过深度神经网络进行行人检测，例如Faster R-CNN、YOLO和SSD等。
这些方法通过学习大量的图像数据来自动提取特征，具有较高的准确率和鲁棒性，在实际应用中取得了很好的效果。
二、行人跟踪技术介绍行人跟踪是在行人检测的基础上，通过连续帧之间的关联来实现行人的跟踪。
行人跟踪技术的主要思路包括基于区域的方法和基于深度学习的方法。
基于区域的方法通常利用目标检测结果中的边界框来进行关联，例如卡尔曼滤波、粒子滤波等。
这些方法通过建立运动模型和观测模型，从而预测行人在下一帧的位置，并进行跟踪。
但在复杂场景下，由于遮挡和姿态变化等因素的影响，这些方法容易产生漂移现象。
基于深度学习的方法则通过学习行人目标的外观特征和运动特征来实现跟踪，例如Siamese网络和SORT算法等。
这些方法通过将跟踪任务转化为特征匹配问题，利用深度学习网络对目标进行特征提取和匹配，从而实现高效、准确的行人跟踪。
三、行人检测与跟踪的应用场景行人检测与跟踪技术在智能监控系统中具有广泛的应用场景。
首先，它可以用于城市交通管理，通过实时监测行人的流动情况，提供交通拥堵的预警和优化交通信号灯配时；其次，它可以应用于公共安全领域，通过检测和跟踪行人来预防和及时响应事故、犯罪等事件；此外，行人检测与跟踪技术还可以应用于商业智能、医疗监护等领域。
基于图像处理技术的目标检测与跟踪技术研究
基于图像处理技术的目标检测与跟踪技术研究摘要：目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在许多应用领域中起着至关重要的作用。
本文将重点研究基于图像处理技术的目标检测与跟踪技术，通过对相关算法的研究与实践，探讨该领域的发展趋势和应用前景。
1. 引言目标检测与跟踪技术在计算机视觉领域被广泛应用，例如智能监控、自动驾驶、机器人导航等。
目标检测和跟踪的主要任务是在图像或视频中准确地识别和追踪特定目标。
本文将介绍该领域的重要性，并探讨当前的研究进展和未来发展趋势。
2. 目标检测技术目标检测技术旨在从图像或视频中检测出感兴趣的目标。
目标检测算法可分为传统方法和深度学习方法。
传统方法包括基于特征提取和分类器的方法，如Haar特征与AdaBoost分类器等。
深度学习方法受益于卷积神经网络（CNN），如基于区域的CNN（R-CNN）和YOLO（You Only Look Once）等。
3. 目标跟踪技术目标跟踪技术旨在通过连续帧的分析来追踪目标的位置和运动。
常见的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器。
最近，基于深度学习的目标跟踪方法也取得了突破，例如Siamese网络和循环神经网络（RNN）等。
4. 图像处理技术在目标检测与跟踪中的应用图像处理技术在目标检测与跟踪中起着重要作用。
在目标检测中，图像预处理可以提高算法的鲁棒性和准确性，例如使用图像增强、去噪和边缘检测等技术。
在目标跟踪中，图像处理可以用于提取目标的特征表示，并通过特征匹配或深度学习方法来计算目标的位置和运动。
5. 基于图像处理的目标检测与跟踪算法案例研究本文将介绍两种基于图像处理技术的目标检测与跟踪算法。
首先，介绍基于Haar特征和AdaBoost分类器的传统方法，该方法被广泛应用于人脸检测和识别。
然后，介绍基于深度学习的目标检测与跟踪算法（如YOLO），该方法在实时性和准确性上取得了显著的突破。
6. 实验与结果分析本文使用公开的数据集和实验平台对所提出的目标检测与跟踪算法进行评估与比较。
基于图像识别的目标跟踪系统(论文)
基于图像识别的目标跟踪系统周立建1茅正冲2（江南大学，江苏省无锡市 214122）摘要：研究了在简单的背景下实现对图像的识别和跟踪。
系统以ARM微处理器STM32为主控制器。
在分析了驱动电机和目标环境等因素的基础上，选择摄像头捕捉、采集图像并跟踪目标，通过合适的图像识别算法正确地处理图像信息、识别目标。
通过对水平和垂直驱动电机的控制，实现三维目标跟踪。
能够实现系统对目标的大范围，高精度的自动跟踪。
关键词：图像采集；图像信息处理；目标识别；目标跟踪Target Tracking Based on Image Recognition System(IOT Engineering School of Jiangnan University,Wuxi Jiangsu Province ,214122)Abstract：Studied in the context of a simple implementation of image recognition and tracking. STM32 ARM microprocessor-based system controller. In the analysis of the drive motor and objectives on the basis of environmental factors, select the camera capture, image acquisition and target tracking, image recognition algorithm by an appropriate image processing information correctly, identify the target.Through horizontal and vertical drive motor control, to achieve three-dimensional tracking. System to achieve the target of large-scale, high-precision automatic tracking.Key words：Image acquisition；Image information processing；Target identification；Target tracking1引言图像处理技术的高速发展，相应地促进目标识别和跟踪技术的发展。
基于数字图像处理的智能监控系统
基于数字图像处理的智能监控系统李戈【摘要】传统的监控技术主要靠记录和事后人工分析，数据量和工作量大，不能很好地满足实际需求。
基于数字图像处理的智能监控系统，可以克服以上不足。
通过智能监控系统技术分析，给出了智能监控系统的软硬件构成及工作原理。
对侵入图像进行侦测的各种方法进行了分析，并通过编程实现了系统的功能。
%T raditional monitoring techniques mainly rely on manual recording and post-analysis , and because of the large amount of data and heavy workload ,it can not meet the actual needs .The intelligent monitoring system based on digital image processing can overcome the above shortcom-ings .The paper expounds the analysis technique of intelligent monitoring system and provides the soft-hard structure and operational principle of intelligent monitoring system .The thesis clarifies various detecting ways to invasive image and realizes the system function through a program .【期刊名称】《山东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(000)006【总页数】5页(P72-76)【关键词】图像处理;智能监控;图像侦测;控制系统【作者】李戈【作者单位】大连外国语大学软件学院，辽宁大连116044【正文语种】中文【中图分类】TP277随着各行业对安全的需求，监控系统的应用越来越广泛.同时随着对监控信息质量要求的提高，监控信息量也在急剧增加,传统的采用人工来监管处理和分析监控信息的方式已不能满足实际需要.主要体现在:监控信息量大，对存储设备的容量提出了更高的要求；工作人员疲倦可能导致监控失效;无法实时查询切事后查询耗时太长，但大都是无效信息多(无异常信息)；无法实现异常情况提供实时报警且能通过提供各种手段阻止异常事件发生.智能视频监控[1-2]由于采用基于计算机视觉及图像处理及分析技术，可以将传统监控的“事后查询”变为“主动防护”,能够提供实时报警、基于网络的异地快速视频查询、事前趋势预测等诸多功能.由于可进行智能视频录制及图像拍摄，存储设备的容量大大降低.从而把工作人员从繁重的不间断的分析视频监控场景的工作量成倍地降低.智能视频监控在软硬件的协同配合下，可以实现在无需人为干预的情况下, 根据需要录制或者拍摄，记录的信息分辨率自动调节.利用计算机视觉处理技术和图像分析方法，对摄像机录制的视频或者拍摄到的图像序列进行自动分析，并可以按照特定的需求对监控内容进行提取.通过控制系统的运动部件对动态场景中目标的定位、识别和跟踪[3],从而提高了监控的效率、质量，使得录制信息的有效信息率成倍增加，而工作人员的劳动量大幅度降低，并且能在监控目标出现异常情况的时候作出及时反应.1 智能监控技术智能视频监控的核心是智能化的分析处理系统,该系统采用各种智能算法对采集的数据进行处理，从而实现了对目标现场的智能检测及控制.主要采用了以下几种技术[4].1)运动目标检测技术该技术是从视频图像序列中,将用户感兴趣的运动区域从背景图像中提取出来.运动目标检测技术是智能视频监控的基础,可以为目标分类、目标跟踪和行为分析提供所必需的数据.由于背景图像及其环境随时间的不确定性,造成检测的可靠度降低.目前这种方法有时间差分法、光流法和背景减除法.2)目标跟踪技术该技术是在视频序列中对感兴趣的目标进行有效的跟踪,是智能视频监控系统的一个重要组成部分.常用的方法有基于模型的跟踪、基于轮廓的跟踪、基于特征的跟踪及基于外表的跟踪.其中基于特征的跟踪包括特征的提取和特征的匹配两个过程.3)行为模式分析技术该技术是智能视频监控的关键技术,也是目前视频监控技术研究的热点.行为模式分析技术通过对视频数据的海量信息进行自动分析,过滤掉用户不关心的信息,提取用户关注的信息,实时发现监控画面的异常,预测可能发生的事件,最大限度的降低误报、提高监控效率.该方法将视频监控的功能从“事后查询”变成了“事前预测”,大大改进了视频监控的性能.4)视频检索技术该技术是从大量的视频数据中找到用户所需要的视频片段.目前基于内容的视频检索研究最多,主要集中在识别和描述图像的颜色、纹理、形状、空间关系,对视频数据进行镜头边缘检测、关键帧选取以及故事情节的重构等方面.5)图像处理技术该技术是对监控现场进行静态图像拍摄，通过图像处理技术，对拍摄的图像进行图像处理，如图像增强处理、灰度处理、滤波、变换、图像分割、形态学分析、特征提取，并结合模式识别技术，人工神经网络，支持向量机等技术对图像进行识别，从而智能地判断监控现场的状态.6)智能存取技术该技术根据图像处理的结果，实时动态地决定某时刻是拍摄还是录制状态，调整拍摄或录制图像或视频分辨率，间隔时间等.7)智能控制技术根据图像处理分析结果，通过控制运动控制器，控制云台的运动，实时地跟踪监控目标.并通过声光报警，或拔打值班人员电话，发送异常状态信息.在以上各技术中，视频检索技术及图像处理技术是智能控制的基础.其决定了智能监控的品质和水平.2 智能监控系统的软硬件设计2.1 智能监控系统的硬件设计随着电子技术的发展和计算机硬件成本的不断降低，智能监控系统的计算机硬件价格已大幅度减低，利用计算机作为主要的控制中心已成为可能.当前1000GB的大容量硬盘仅有300～400元.采用大容量的硬盘来存储实时摄取的静态图像及视频数据，通过对图像进行压缩和灰度化处理，可以大大节省磁盘空间.通过设置无异常场景图像、旧图像自动删除的周期，现代硬盘完全可以无须更换就可以使系统长时间地工作.如图1所示，系统将视频控制矩阵或摄录机的AV端输出端连接于FlyVideo的外接信号输入端，以增加可录入的图像信号源的路数.AV信号经图像采集卡转换为数字图像后传输给主机并存储在计算机主机的硬盘上.图1 智能监控系统的硬件构成如果需要高分辨率的视频或静态图像，可以采用数字高分辨率摄像头.运动控制部分如图2所示.多功能控制卡用来向云台控制器和辅助设备发送控制信号，控制指令的格式及何时发出指令由计算机控制程序根据现场状态自动实现.云台、镜头、防护罩多功能控制器，主要用于对云台、电动三可变镜头、防护罩的雨刷等受控设备的控制.多功能控制器原理图如图2所示[5].图2 多功能控制原理图2.2 智能监控系统的软件设计监控系统采用Visual studio 2010开发，使用语言为C++，系统运行平台为Windows XP或者 Windows 7.智能监控系统的软件模块构成如图3所示.主要由定时器、键盘及红外探头触发模块，图像管理模块，图像存储模块，图像查询模块，图像分析模块，图像传输模块，图像处理算法模块等功能模块组成.图3 智能监控系统的软件模块构成图其中图像管理模块可以实现视频或图像的分辨率管理及控制；信号源设置；压缩率级灰度化处理；图像备份及图像删除等功能.图像查询模块可实现按文件名查询，按日期时间查询，多条件链接查询，异常事件查询等.进行图像处理的关键是：锁定静态内存，获得内存指针；创建用户自己的图像缓冲区；将静态内存中的数据读入图像缓冲区，对内存中的图像数据进行处理，图像保存或图像回显.设计的关键实现函数主要有HGDataTransform( ) ,HGStaticMemlock()，HGOpenSnapEx ( )，HGStartSnapEx ( ) .如图4所示.图4 图像处理流程图视频采集卡负责采集现场图像及录制视频，视频控制矩阵的视频输出可由程序控制，可以独立地切换画面、控制云台的水平转动及垂直转动等.图像远程传输主要通过定时触发方式、侵入图像触发方式以及约定触发方式三种. 当触发发生时，同时触发网页内容的更新和文件发布及相关数据的传输.3 侵入图像侦测的方式和实现算法数字化图像监控系统的最大优点在于分辨率高，并且可调.对于智能监控和自动化监控是最理想的首选.侵入图像侦测的原理是，把监视场景的背景图像或前一时刻的图像作为监控的原始标准图像，监控过程中如果有侵入事件发生，那么这幅作为标准的图像就会发生变化.即摄入的图像在部分像素上与原背景图像相比发生了一定的变化，而根据两幅图像的变化率大小和变化分布特点区域，利用一定的判定规则、人工智能、机器学习等算法，就可以判断侵入事件发生的真伪.从而使系统自动进入最佳分辨率，最佳间隔时间的图像拍摄及影像录制，或报警提示或其他处理例程.为了满足摄制图像的实时性及提高智能判断的准确率要求，局部像素的噪声干扰信号通过像素点变化取舍值而剔除[6].侵入图像的各种侦测方式的实现如下1)图像相减方式侦测代数运算是指对两幅图像进行点对点的加、减、乘、除四则运算而得到输出图像的运算.通过对两幅图像的减法运算，判断一幅图片中是否有变化及变化的幅度大小.图像减法处理运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)其中A(x,y)和B(x,y)为输入对象，而C(x,y)为运算结果输出对象.图像相减可用于去除一副图像中不需要的加性图案，也可以用于检测同一场景的两幅图像之间的变化.对于色彩图像，需进行相关处理，由灰度值判断图像变化.根据YUV的颜色空间分析，Y分量的物理含义就是亮度，它包含了灰度图的所有信息，所以只用Y分量就能够表示出彩色图像的灰度信息.YUV和RGB之间的关系如下公式所示：Y=0.3R+0.59G+0.11B根据R、G、B的值求出Y值后，就可以用此值表示出灰度图.因此，图像的减法运算可以根据两幅图像(原始图像和实时图像)的灰度值相减来得到，并根据经验选取适当的阈值或通过人工智能算法计算合适的阈值，从而求出变化的像素总数.通过计算“相减结果”所在的区域所占像素数在整个监控画面中所占的百分比，就可判断出原始场景中是否有侵入.如图5所示.(a) (b) (c)图5 图像相减方式2)颜色分量比较方式侦测在很多情况下，我们监控的目的不是为了看到发生侵入现象前后相减的图像，而是为了在不用直接观察监视器的情况下就能判断是否有侵入现象，所以只要计算出发生异常区域所占的比例即可，以此为依据进行侵入现象判断.3)交叉扫描方式侦测把整个监视场景图像交叉划分，在整个监控图像区域形成一张栅格监控网.侦察扫描有间隔的行和列的像素段数据，如果图像中某几个地方有异常，将相当于“网”的某几段有触动.实质上就是把实时图像与原始图像相比较，判断在哪几段的像素值发生了灰度变化，根据发生变化的情况，判断场景的异常.这种方法的优点是计算量小.4)交错马赛克方格方式侦测该侦测方法用均匀分布的小块区域图像统计的方法侦测场景图像的变化.把整个侦测区域分成多块交错小方格，每个小方格代表一块探测区域.这种方式容易消除一些因自然的光照问题而产生的不规则灰度变化影响，比用单一细线网格方式侦测更能反映局部变化情况.4 实验结果与讨论表1给出了采用人工监控和智能监控两种方式下，分别采用高、低分辨率对某场所进行12h实时监控时所用的查询时间及占用磁盘空间的对比实验数据.表1 两种监控方式下的监控数据监控方式录像格式分辨率查询时间/h占用磁盘空间/GB人工监控 rmvb1080*720 12 6智能监控 rmvb1080*720 2 0.5人工监控 CIF352*288 12 2.3智能监控 CIF352*288 1.5 0.3实验分析表明，在相同监控时间下，智能监控查询所需时间缩短，占用磁盘空间减小，降低了成本，提高了检出率，适应实时性要求.通过比较，线像素内存操作模式比点像素处理模式速度快60～90倍，故图像监视系统中应首先考虑采用线像素内存操作模式.通过实际测试，动态图像中各像素的噪声干扰信号可通过选取合理的阈值过滤掉，阈值一般取8～26.图像亮度小，阈值可取较小值；亮度大，可取较大值.图像减法运算准确直观；颜色分量比较方式速度比较快；交叉网格扫描方式比较适中；交错马赛克方格扫描方式侦测具有一定的均衡性.因此，线像素内存操作模式的四种方式可分别用于不同的场合，也可以根据实际环境情况，按照可靠性和准确性的不同要求，对其中的方式进行动态调整.5 结束语本文研究的基于数字图像处理的智能监控系统，克服了传统的监控系统存在的诸多缺点.具有实时性强，反应速度快，外存储器容量要求小，智能化程度高等优点.为分散式小型监视系统的实现提供了一个简易而方便的构建方案.它适应于不同层次的家庭防盗、小区保安、医疗监视和教学、银行监视和变电所无人职守等系统中.本文论述的方法同样可以应用于其他智能监控系统中.系统的智能化程度取决于智能软件的程度，基于专家系统的智能监控系统将提高智能监控水平.参考文献【相关文献】[1] Adleman L.Molecular computation of solution to combinatorial problems[J]. Science, 1994, 66: 1021-1024.[2] Ouyang Q, Kaplan P D, Liu S M, et al.DNA solution of the maximal cliqueproblem[J].Science, 1997, 278: 446-449.[3] Qin J, Zeng X P, Li Y M, et al. Intelligent surveillant system based on video analysis[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(25) : 6-8.[4] Ross D A,Lim J W,Lin R S,et al.Incremental learning for robust visualtracking[J].Internatianal Journal of Computer Vision, 2008，77:125-141.[5] 刘富强.多媒体图像技术及应用[M].北京:人民邮电出版社，2000.[6] 蒋先刚.基于delphi的数字图像处理工程软件设计[M].北京：中国水利水电出版社，2006.。
基于图像处理的目标跟踪系统
中南民族大学毕业论文(设计)学院：生物医学工程学院专业：生物医学工程年级： 2008 题目: 基于图像处理的目标跟踪系统学生姓名：熊章靖学号：******** 指导教师姓名: 谢勤岚职称: 教授2012年5月10日中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：2012年5月10日目录摘要 (1)Abstract (1)1 引言 (2)2 OpenCV的体系结构 (3)2.1 OpenCV中的常用数据结构体系 (3)2.2 OpenCV中常用类体系 (4)2.3 OpenCV常用的函数 (4)3视频处理 (7)3.1用HighGUI对视频进行读写处理 (7)3.1.1获取摄像头，显示图像 (7)3.2对AVI文件的处理 (8)4运动目标检测 (11)4.1运动目标检测的基本方法 (11)4.2本文的检测算法 (12)4.3开运算和闭运算 (14)5程序编辑及结果分析 (15)5.1配置Visual C++ 6.0 (15)5.1.1全局设置 (15)5.1.2项目设置 (17)5.2程序运行演示 (17)5.3运行结果分析 (18)结论 (19)参考文献 (20)致谢词 (21)基于图像处理的目标跟踪系统摘要：介绍了一种基于OpenCV的运动物体跟踪算法，用于实现在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示的目的。
该算法利用背景差分法得到当前帧中的静止的背景模型，并在不断更新的视频图像中检测前景图像，提取出运动目标。
简单介绍了必要的函数和数据结构，以及重要的程序板块。
实验结果表明，该方法可以较好地实现视频序列中运动目标的检测，具有实时性，并能得到较好的检测结果。
相信在安防监督领域有更为广泛的运用。