(完整word版)基于图像处理的运动物体的跟踪与检测开题报告
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告
基于图像的目标识别与跟踪方法研究的开题报告开题报告一、选题背景和意义目标识别与跟踪是计算机视觉和机器人领域的重要研究方向，其应用涵盖了自动驾驶、智能监控、工业自动化等多个领域。
随着数字图像处理技术和深度学习算法的不断发展，基于图像的目标识别与跟踪方法得到了广泛应用和研究。
然而，在复杂的场景中，目标的形状、姿态、运动轨迹等会发生多种变化，这给目标识别与跟踪提出了更高的要求。
目前已有的目标识别与跟踪算法还存在一定的局限性，如对遮挡、光照变化、背景复杂等问题的处理还不够理想。
因此，开展更加高效、稳定和精准的目标识别与跟踪方法的研究对于提升计算机视觉和机器人的智能水平具有重要的意义。
二、研究目标和内容本次论文旨在研究基于图像的目标识别与跟踪方法，主要研究内容如下：1. 探究目标识别与跟踪的原理和方法：介绍现有目标识别与跟踪算法的基本原理、优缺点和发展趋势。
2. 研究多种目标识别算法：包括基于传统图像特征的算法（如SIFT、SURF等）以及基于深度学习的算法（如CNN、YOLO等）。
3. 研究多种目标跟踪算法：探究传统的目标跟踪算法（如卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等）以及基于深度学习的算法（如SIAM、DaSiamRPN等）。
4. 提出基于深度学习的目标识别与跟踪方法：结合现有算法的优点，探究新的基于深度学习的目标识别与跟踪方法。
5. 进行实验验证：使用公共数据集进行实验验证，评估新方法的准确性、鲁棒性和效率。
三、研究计划和进度安排本次论文的研究计划和进度安排如下：阶段一：文献综述和理论分析时间：2022年1月-2022年2月主要工作：系统性地学习目标识别与跟踪的基本理论和算法，并对现有算法进行分析和比较，掌握深度学习技术的应用原理。
阶段二：目标识别算法研究时间：2022年3月-2022年4月主要工作：针对现有目标识别算法中存在的问题，研究多种传统的图像特征和深度学习算法，探究新算法的优劣。
阶段三：目标跟踪算法研究时间：2022年5月-2022年6月主要工作：研究传统的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法，评估不同算法在各种场景下的性能表现。
基于图像处理的物体检测和跟踪技术研究
基于图像处理的物体检测和跟踪技术研究图像处理一直是计算机视觉领域的重要技术之一，在这个方向上，物体检测和跟踪技术更是备受瞩目。
物体检测技术的目标是在给定的图像或视频帧中定位出物体的位置和大小，而跟踪技术则是在物体位置发生变化时，根据前一帧的信息来预测出当前帧的物体位置，以实现物体的连续跟踪。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的物体检测和跟踪技术也逐渐成为了热门领域，本文将介绍基于图像处理的物体检测和跟踪技术研究。
物体检测技术物体检测其实是计算机视觉中的一个非常基础的问题，其最常见的应用是在视频监控中实现行人检测、车辆检测等功能。
一般来说，物体检测技术主要从以下几个方面进行研究：1. 基于传统图像处理方法的物体检测这种方法通常通过检测图像中的边缘、角点、纹理等特征来进行物体检测。
其中，常见的算法包括Canny边缘检测、Harris角点检测、SIFT和SURF等特征描述算法。
这些算法的优点是比较简单易懂，同时也适用于各种类型的物体。
但是，这些算法的缺点也比较明显，例如对光照、旋转等变化比较敏感，同时也难以应对复杂背景和遮挡的问题。
2. 基于机器学习的物体检测基于机器学习的物体检测算法则是通过训练一些分类器来实现物体检测的。
这种方法要求先准备一个较大的数据集，然后使用一些分类器来从数据集中学习出物体的特征。
常见的分类器包括SVM、随机森林、神经网络等。
这种方法的优点是能够处理一些复杂的变化和背景问题，同时也可以学习到比传统方法更具区分度的特征。
缺点则在于需要大量的数据集和计算资源来进行训练。
3. 基于深度学习的物体检测基于深度学习的物体检测则是近年来发展最为迅速的一种方法。
这种方法通常采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，使用滑动窗口等方法来对图像进行特征提取和分类。
常见的基于深度学习的物体检测算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这种方法的优点是检测速度快、准确度高，同时也可以与跟踪算法结合实现物体的连续跟踪。
(完整word版)图像边缘检测任务书及开题报告
重庆邮电大学毕业设计（论文）任务书学生姓名_A_学院_计算机学院_专业_地理信息系统_年级班别_1 _指导教师 —b__职 称—副教授—下达任务日期_2009_年_ 1_月_ 10_日研究内容 1•收集相关的相关学术报告，对其进行深入的学习了解及分析，了 解各种处理图像的过程和方法，了解常用的边缘检测算法，如图像的数 字化和离散图像的数学描述；数学形态学与二值图像的数学形态学运算; 图像分割和特征提取中的分割技术；边缘提取的经典方法；图像特征提 2.对经典边缘检测算法进行学习、分析和比较，如 Roberts 算子、 Sobel 算子、Prewitt 算子、Laplacian 算子、Marr 算子、Canny 算子等；3.用VC++实现这些算法，对边缘检测算法进行理解和加深，并通 过比较找出每种算法的优缺点和各自适用的范围；4.对上述算法融合自己的想法，并初步提出改进，让算法更实用。
研究方法和要求一个好的边缘检测算子应该具有三个指标: 1•低失误率，既要少将真正的边缘丢失也要少将非边缘判为边缘;2•高位置精度，检测出的边缘应在真正的边界上； 3.对每个边缘有唯一的响应，得到的边界为单像素宽；要做好边缘检测，首先，清楚待检测的图像特性变化的形式，从而使用适应这类变化的检测方法。
其次，要知道特性变化总是发生在一定 的空间范围内，不能期望用一种检测算子就能最佳检测出发生在图像上的所有特性变化。
当需要提取多空间范围内的变化特性时，要多考虑算子的综合应用。
第三，要考虑噪声的影响，其中的一个办法就是滤除噪设计（论文）题目 ____图象边缘检测算法研究与实现主要研究内容取等;方法和要求声，但这有一定的局限性。
第四，可以考虑各种方法的组合；第五，在正确检测边缘的基础上，要考虑精确定位的问题。
进度计划4月 2号-4月19号：4月on C R -7 县.20号5月7号:5月Q县8号5月23号.5月 24号一—5月31号:查阅相关资料，写出开题报告,熟悉VC++开发工具,并用VC++实现一些经典的算法测试，编写文档，完成毕业设计论文初稿对毕业设计论文进行修改，并最终完成毕业设计论文主要参考文献[1][2][3][4][7][8][9]谢凤英等.VC++数字图像处理[M].电子工业出版社,2008. 9.K. R. Castlemen, 朱志刚等(译).数字图象处理[M].北京.电子工业出版社.1998. 387-422.张凯丽，刘辉.边缘检测技术的发展研究[J].昆明理工大学学报，2000, 25(5): 36-39章毓晋.图象分割[M].北京：科学出版社，2001. 116-119. 何斌，马天予等编著.Visual C++数字图像处理[M], 2001.4.刘曙光，刘明远等.基于Canny准则的基数B样条小波边缘检测[J].信号处理，2001,17(5):418-423.赵志刚，管聪慧.基于多尺度边缘检测的自适应阈值小波图像降噪[J+].仪器仪表学报,2007,(2): 288-292田岩岩，齐国清.基于小波变换模极大值的边缘检测方法[J].大连海事大学学报：自然科学版,2007, (1): 102-106Mallat Stephane, Zhong Sifen. Characterization of Signals fromMultiscale EdgesJ]. IEEE Trans. on Pattern Analysis and MachineIn tellige nee, 1992, 14(7): 710-733[10]王文庆，支华.基于统计的边缘阈值检验方法[J].测绘科学，2007(2):71-72.指导教师签字教学部主任签字备注：此任务书由指导教师填写，并于毕业设计（论文）开始前下达给学生。
运动视觉中目标的精确提取与跟踪技术的开题报告
运动视觉中目标的精确提取与跟踪技术的开题报告摘要随着计算机技术的发展，图像处理技术在许多领域获得了广泛的应用，其中运动视觉是其中的一个重要方向。
目标的精确提取和跟踪是运动视觉中的一个关键问题，具有广泛的应用前景。
本文将介绍目标的精确提取和跟踪的开题报告，重点探讨目标的精确提取和跟踪技术的研究现状和发展方向，并提出自己的研究思路和目标。
关键词：运动视觉；目标提取；跟踪技术AbstractWith the development of computer technology, image processing has been widely used in many fields, among which motion vision is an important direction. Accurate extraction and tracking of targets is a keyissue in motion vision and has broad application prospects. This paper will introduce the opening report of accurate extraction and tracking of targets, focus on the research status and development direction of accurate extraction and tracking technology, and put forward its own research ideas and goals.Keywords: Motion vision; Target extraction; Tracking technology一、问题提出现如今，随着计算机技术的发展，图像处理技术的应用越来越广泛。
运动视觉也成为图像处理技术中的一个重要领域，其应用也涵盖了很多领域。
以DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统的开题报告
以DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统的开题报告一、选题背景与意义随着科技与工业的发展，自动化技术在人类生产和生活中得到广泛应用。
目前，自动化技术已经覆盖了各个领域，其中，图像处理技术是自动化技术中的重要组成部分。
移动物体的图像检测和追踪是一种常见的图像处理任务，其在人机交互、智能监控领域有着广泛应用。
例如，在公共场所（如地铁站、机场、商场等）进行视频监控时，若存在可疑人员或涉嫌犯罪行为，需要及时对其进行检测和追踪，实现对该人员的迅速定位和抓捕。
在此背景下，本课题旨在开发一种基于DSP实现移动物体的图像检测和追踪系统，该系统可以实时检测场景中运动的物体，并记录其运动轨迹，从而实现对物体的追踪。
二、研究内容本课题主要研究内容包括以下几个方面：1、图像采集：使用摄像头采集场景中的图像，获取移动物体的视觉信息。
2、图像预处理：对采集的图像进行预处理，包括噪声滤波、灰度变换、二值化等，以减少噪声干扰，提高移动物体的检测效果。
3、移动物体的检测：通过图像处理算法，实现对场景中运动的物体进行检测。
4、移动物体的跟踪：通过对移动物体的特征点进行提取和跟踪，实现对物体的追踪。
5、图像展示：在系统界面中展示检测到的移动物体及其运动轨迹，让用户可视化地观察移动物体的运动路径和行为轨迹。
三、技术路线1、算法设计方案本系统的移动物体图像检测和追踪算法方案如下：（1）背景差分法：使用背景差分法实现场景中移动物体的检测。
该方法需要获取场景的背景图像并建立背景模型，通过比对当前图像和背景图像的差异，检测场景中的移动物体。
（2）角点检测：为检测移动物体，需要对图像中的角点进行提取，获取移动物体的特征点。
常用的角点检测算法包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等。
（3）KLT光流跟踪：使用KLT光流跟踪算法对检测到的特征点进行跟踪，实现对移动物体的追踪。
2、DSP硬件选型本系统将基于DSP实现移动物体的图像检测和追踪，选用合适的DSP芯片非常重要。
运动目标检测和跟踪的研究及应用的开题报告
运动目标检测和跟踪的研究及应用的开题报告一、选题背景随着计算机视觉和目标检测技术的飞速发展，人们对运动物体的目标识别、跟踪和分析需求不断增大。
在各种实际应用中，比如智能交通、智能安防、自主驾驶等都需要高效且准确地实现对多个运动目标的检测和跟踪。
目标检测一般使用的是图像处理方法，而且需要针对不同的场景和任务选择不同的模型和算法。
在运动目标的识别、跟踪中，常常会出现比较复杂的场景，如目标的速度快、背景复杂等情况，这些都对目标检测和跟踪的精度和速度提出了更高的要求。
因此，本文将探讨和研究一种高效且准确的运动目标检测和跟踪的方法，以实现更加精确和实时的运动物体目标检测和跟踪。
二、研究内容和意义本文将目标检测和跟踪技术相结合，主要研究以下内容：1. 运动目标检测的算法设计，包括单张图片的检测和视频流的检测，并分析各种算法的优缺点。
2. 运动目标的跟踪方式，包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等多种算法进行研究并比较不同算法的效果和适用场合。
3. 利用深度学习技术提高运动目标检测和跟踪的精度和速度，探讨和优化检测和跟踪模型的网络结构和参数设置。
本文的意义在于：1. 研究高效且准确的运动目标检测和跟踪方法，为各种实际应用提供基础支持。
2. 探讨运动目标检测和跟踪领域的最新研究成果和技术进展，为相关研究人员提供参考。
3. 提高运动目标检测和跟踪的精度和速度，以适应更多场景和任务需求。
三、研究方法本文采用实验研究的方法，通过对比不同算法的表现和参数设置的改进，以提高运动目标检测和跟踪的效率和准确度。
具体实验流程如下：1. 获取目标数据集和背景视频，并进行数据预处理和标注。
2. 选择不同的算法进行运动目标检测和跟踪，并进行实验。
3. 对比实验结果，分析算法的优缺点，并针对实验结果进行参数优化和算法改进。
4. 通过实验结果评估算法的准确度和速度，并提出结论和未来工作建议。
四、研究计划本文的研究计划如下：第一周：调研和阅读相关文献，了解目标检测和跟踪的研究进展。
基于图像处理技术的物体检测与跟踪
基于图像处理技术的物体检测与跟踪在如今的科技发展中，计算机视觉技术的应用越来越广泛，其中基于图像处理技术的物体检测与跟踪是一项非常重要的技术。
物体检测与跟踪可以应用于许多领域，如智能视频监控、自动驾驶、无人机航拍等，具有极大的潜力与市场前景。
一、物体检测技术概述物体检测是指从一张或多张图片中，识别出其中感兴趣的物体并进行定位的过程。
目前比较常用的物体检测技术有Haar特征、HOG特征、深度学习等方法。
其中，深度学习在物体检测领域中表现最好。
深度学习方法主要使用卷积神经网络(CNN)进行训练，从而提高物体检测的精度。
近年来，深度学习已经成为物体检测领域的主流方法，比如使用YOLO V3模型进行物体检测，可以实现实时、高精度的物体检测。
同时，为了提高检测速度，还有一些轻量级的网络模型，如MobileNet系列模型，可以在保证足够准确率的前提下，大幅提升检测速度。
二、物体追踪技术概述物体追踪是指在视频序列中，跟踪一个指定的物体，并在连续的帧中进行定位。
物体追踪常用的方法有帧差法、光流法、卡尔曼滤波等。
其中，帧差法的原理是利用每一帧的像素与上一帧像素的差异进行目标的定位。
光流法是通过在连续的帧之间测量像素间的运动，从而推测出目标未来的位置。
卡尔曼滤波是一种使用已知状态变量集合去预测未知状态的一种线性无偏估计方法。
现在，随着深度学习的发展，基于深度学习的物体追踪方法也越来越受到关注。
如SiamMask算法，它可以在实现高精度物体追踪的同时，利用深度学习的方法实现端到端跟踪。
三、物体检测与跟踪技术的应用1. 智能视频监控智能视频监控是现代化安保系统中必不可少的一部分。
利用物体检测技术，可以帮助监控系统智能化地识别不同物体，并快速响应报警，减少安全隐患。
2. 自动驾驶自动驾驶技术是近年来蓬勃发展的一项新兴领域。
在自动驾驶中，物体检测和跟踪技术可以用于识别路面上的车辆、行人、路标等物体信息，从而更好地规划车辆行驶路线，确保安全、稳定、高效的行驶体验。
物体检测开题报告
物体检测开题报告物体检测开题报告1. 引言物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是在图像或视频中准确地识别和定位物体。
物体检测在许多应用中起着关键作用，如自动驾驶、智能监控、图像搜索等。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度神经网络的物体检测方法取得了显著的进展。
本文将介绍物体检测的背景和意义，并提出本研究的目标和研究方向。
2. 背景与意义随着数字图像的广泛应用，对图像中物体的自动识别和定位需求越来越迫切。
传统的图像处理方法在物体检测任务上存在着许多限制，如特征提取不准确、复杂背景下的误检率高等。
而深度学习技术的兴起为物体检测带来了新的机遇。
通过使用深度神经网络，可以从原始图像中学习到更具有判别性的特征表示，从而提高物体检测的准确性和鲁棒性。
物体检测在自动驾驶领域具有重要的应用价值。
自动驾驶车辆需要实时地感知周围环境并识别路面上的交通标志、行人、车辆等物体，以做出相应的决策和控制。
物体检测的准确性和实时性对于保证自动驾驶的安全性至关重要。
另外，物体检测在智能监控领域也有着广泛的应用。
通过在监控视频中实时地检测和跟踪人员、车辆等物体，可以提高监控系统的效率和准确性。
例如，在公共场所的安全监控中，物体检测可以帮助自动报警系统及时发现异常行为，保障公共安全。
3. 目标和研究方向本研究的目标是设计和实现一种高效准确的物体检测算法，以应对复杂场景下的物体识别和定位任务。
具体来说，我们将关注以下几个方面的研究：3.1 深度神经网络设计我们将探索不同的深度神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以寻找最合适的网络结构来提取图像特征。
我们将研究如何设计更深更复杂的网络结构，以提高物体检测的准确性和鲁棒性。
3.2 特征表示学习我们将研究如何通过深度学习来学习更具判别性的特征表示。
我们将探索不同的特征表示学习方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，以提高物体检测的准确性。
复杂场景视频图像中运动物体的检测与跟踪的开题报告
复杂场景视频图像中运动物体的检测与跟踪的开题报告一、选题背景与研究意义在图像处理和计算机视觉领域，运动物体检测与跟踪是一个十分重要的研究方向。
运动物体检测是一种将感兴趣的物体从复杂场景中识别出来的技术，而跟踪技术则是指在物体运动过程中对其位置、速度等特征进行跟踪的过程。
这两个技术的应用非常广泛，涵盖了交通监控、智能视频监控、遥感影像处理等多个领域。
对于复杂场景视频图像中的运动物体检测与跟踪，传统算法存在一定的困难和局限性。
由于场景的多变与物体运动的多样性，我们需要开发具有更高鲁棒性和更强适应性的算法。
同时，一些新兴的技术如深度学习、目标跟踪等，对于运动物体检测和跟踪也提出了新的思路和方法，因此该研究方向具有极大的实际应用和现实意义。
二、研究内容和方法本课题旨在研究复杂场景视频图像中运动物体的检测与跟踪技术，并通过实验验证算法的有效性和可靠性。
具体包括以下内容：1. 动态背景建模与前景检测：对于复杂的视频图像场景，首先需要进行背景建模，通过对背景的建模从而提取出运动物体的前景。
2. 运动物体特征提取：运动物体的特征提取是检测与跟踪的重要环节。
本课题将研究并采用基于深度学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）等。
3. 目标检测与跟踪：本课题将研究和实现一些基于深度学习的目标检测和跟踪算法，如基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、高效目标检测算法YOLO（You Only Look Once）等。
4. 实验验证：通过对实验数据的收集和分析，对所研究算法进行验证和评估，验证其在复杂场景视频图像中运动物体检测与跟踪方面的性能和可行性。
三、预期研究结果本课题的预期研究结果为：1. 提出一种具有较好适应性和鲁棒性的复杂场景视频图像中运动物体检测与跟踪算法。
2. 实现并验证该算法的有效性和可行性，并对结果进行比较和分析。
3. 为交通监控、智能视频监控、遥感影像处理等相关领域的应用提供有力支撑和技术支持。
四、研究难点与解决方案本课题的研究难点主要在于：1. 复杂视频场景下的背景建模和前景检测，特别是对于光照变化、阴影等因素的处理。
基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法研究的开题报告
基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义近年来，随着智能交通系统的不断发展，对于车辆检测和跟踪的技术需求越来越高。
特别是在城市交通管理、车辆安全监管等领域，需要对路面上的车辆进行实时监测和追踪。
运动车辆检测和跟踪技术是实现这一目标的核心技术之一。
运动车辆检测和跟踪技术是指从视频图像中自动检测出运动车辆，并跟踪其运动轨迹。
该技术有着广泛的应用场景，如交通流量监测、道路拥堵监测、交通事故监测等。
因此，该技术的研究具有重要的理论和应用意义。
二、研究内容和研究方法本文的研究内容是基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法，主要包括以下几个方面：1. 提出一种基于机器视觉的运动车辆检测算法，采用深度神经网络和图像处理等技术，实现对于运动车辆的自动检测。
2. 提出一种基于运动模型的车辆跟踪算法，通过建立车辆的运动模型，利用卡尔曼滤波等算法，实现对于运动车辆的跟踪。
3. 针对车辆检测和跟踪过程中存在的困难问题，如光照变化、运动模糊等问题，提出相应的解决方案。
本文采用的研究方法主要包括机器视觉算法、深度神经网络技术、图像处理等技术手段。
通过对于大量的视频数据进行训练和测试，验证算法的性能和可行性。
三、研究预期结果本文预期实现一种基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法，并在实际数据集上进行验证。
具体的预期结果包括：1. 实现运动车辆的自动检测算法，并且在多种场景下表现出较好的检测性能。
2. 实现基于运动模型的车辆跟踪算法，并且在多种复杂场景下表现出较好的跟踪性能。
3. 对于车辆检测和跟踪过程中存在的困难问题提出相应的解决方案，并且能够在实际数据集中展现出较好的效果。
四、研究的创新点和贡献本文的主要创新点和贡献在于：1. 在车辆检测方面，采用深度神经网络等技术，实现对于运动车辆的自动检测。
2. 在车辆跟踪方面，采用卡尔曼滤波等算法，实现对于运动车辆的跟踪，并且能够应对存在的困难问题。
3. 在实际应用中，能够为交通管理、车辆安全监管等领域提供一个可行的解决方案。
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统共3篇
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统共3篇基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统1随着科技的快速发展，运动目标检测与跟踪系统也逐渐得到了广泛的应用。
一个高效的运动目标检测与跟踪系统，能够很好地解决安防监控、自动驾驶、智能医疗等领域中的问题，对于我们的生活也产生了巨大的影响。
在运动目标检测与跟踪系统中，基于图像识别的方法是一种重要的技术手段。
基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统，在实现过程中一般包含三个主要模块：图像预处理模块、目标检测模块和目标跟踪模块。
首先，图像预处理模块是对输入的图像进行处理，将图像提取特征、减少噪声等，为后续的目标检测和跟踪提供基础。
其次，目标检测模块则是通过图像识别技术，对图像中的目标进行检测和定位。
最后，目标跟踪模块则是在目标检测基础上，对运动目标进行跟踪，一般引入多目标跟踪方法，避免因目标之间的互相遮挡而造成运动目标跟踪的误判。
在基于图像识别的运动目标检测与跟踪系统中，图像预处理的重要性不容忽视。
通过预处理，我们可以将图像中的信息提取出来，而且可以排除对后续识别所产生的干扰。
预处理主要包括图像过滤、亮度修正、直方图均衡化等。
其中，图像过滤的主要目的是去噪，避免由于图像噪声而引起的误识别。
亮度修正则是为了提升图像的亮度和清晰度，以更加准确的了解目标形态信息。
直方图均衡化则能够增强图像的对比度和清晰度，有助于更好的分析图像信息。
在目标检测模块中，图像识别是一个重要的技术手段。
通常情况下，图像识别需要先通过选定合适的物体检测算法进行初步的识别工作，如Viola-Jones算法、HOG+SVM算法等。
通过此类算法，我们可以对目标进行初步的分类识别，从而为后续的目标检测和跟踪提供基础。
在初步识别的基础上，可以引入卷积神经网络（CNN）等更深层次的神经网络进行目标特征提取，提高识别准确率。
实际应用中，目标跟踪模块的效果往往受到多种因素的影响，如目标姿态、光照等，而且多目标跟踪算法则更加复杂。
基于计算机视觉的运动目标检测与跟踪方法的研究的开题报告
基于计算机视觉的运动目标检测与跟踪方法的研究的开题报告一、研究背景及意义在现今社会，计算机视觉作为一门新兴的技术不断发展壮大，具有广阔的应用前景。
其中，运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
该技术应用在视频监控、无人驾驶、智能交通等领域中，有着广泛的应用价值。
运动目标检测与跟踪技术是指针对视频中的移动目标进行实时检测，跟踪目标的运动轨迹，进而实现对目标的识别、分析和预测等功能。
其主要应用在视频检测与分析、人脸识别、安防等领域。
当前，运动目标检测与跟踪技术的研究已有一定的基础，但该技术在实际应用中仍存在许多挑战和难点，如背景干扰、视角变化、光照条件变化等问题，因此需要进一步深入研究。
二、研究内容和目标通过对运动目标检测与跟踪技术的研究，本文主要研究以下内容：1. 探索运动目标检测与跟踪技术的主要方法和技术，包括基于传统计算机视觉方法和深度学习方法的运动目标检测与跟踪技术的应用，并对不同的技术方法进行实验比较分析。
2. 针对当前运动目标检测与跟踪技术存在的问题与挑战，提出改进方案和方法，尝试解决运动目标检测与跟踪的实际问题，并在实验中进行验证和分析。
3. 基于运动目标检测与跟踪技术的算法优化研究，对运动目标检测与跟踪的耗时、准确率等指标进行深入研究和分析，并尝试对算法进行优化，提高运动目标检测与跟踪的实时性和准确性。
三、研究方案和方法本研究拟采用以下方法和方案：1. 调研与分析：从基于传统计算机视觉方法和深度学习方法出发，对运动目标检测与跟踪的主要研究领域和技术方法进行综述和系统分析。
2. 实验与比较：基于开源数据集和视频数据集，使用常见运动目标检测与跟踪算法，如基于HOG+SVM、YOLOv3、Faster R-CNN等，进行实验比较，分析各算法的优缺点。
3. 算法优化：针对运动目标检测与跟踪存在的问题与挑战，对算法进行优化，提高运动目标检测与跟踪的实时性和准确性。
四、预期结果本研究预期产生以下成果：1. 综述了现有的运动目标检测与跟踪的技术方法，包括传统的计算机视觉方法和深度学习方法，以及各种方法的适用场景和优缺点。
基于图像处理的精密测量技术研究的开题报告
基于图像处理的精密测量技术研究的开题报告一、选题背景及意义精密测量技术是现代工程制造领域非常重要的一项技术，他对于提高工程制造质量和关键零部件的精密加工有着非常重要的作用。
随着科技的不断发展，测量技术也在不断完善，现在已经出现了很多实用化、智能化、自动化的测量技术。
其中，基于图像处理的精密测量技术具有高效快速、精度高、非接触和高自动化等特点，已经广泛应用于各个领域。
本项目旨在研究基于图像处理的精密测量技术，研究如何运用计算机视觉、数字图像处理以及三维建模等技术实现对复杂结构的物体进行精密的测量和检测，实现对零部件尺寸、形状、表面等参数的准确测量和检测，为工程制造领域的产品设计、生产和质量控制提供技术支撑。
二、研究内容（1）研究图像处理技术在精密测量领域的应用，了解目前国内外的研究状况及现有的测量方法。
（2）设计一种基于图像处理的精密测量系统，包括图像采集、图像处理和数据分析等方面。
（3）研究如何通过图像处理技术实现对零部件的三维重建和测量，包括相机标定、特征提取和三维重建等关键技术。
（4）结合工业领域的实际需求，进行测量实验和数据分析，评估该测量系统的测量精度和可靠性。
三、研究方法和技术路线（1）文献调研：收集国内外有关基于图像处理的精密测量领域的研究成果和实践应用，分析相关技术的优缺点和不足之处。
（2）系统设计：设计基于图像处理的精密测量系统，包括图像采集、图像处理和数据分析等关键组件。
（3）算法开发：研究如何通过图像处理技术实现对零部件的三维重建和测量，包括相机标定、特征提取和三维重建等关键技术。
（4）实验评估：结合工业领域的实际需求，进行测量实验和数据分析，评估该测量系统的测量精度和可靠性。
四、预期结果（1）通过文献调研，了解目前基于图像处理的精密测量技术的研究现状和实践应用情况，掌握该领域的发展动态。
（2）设计出基于图像处理的精密测量系统，实现对复杂结构的物体进行精密测量和检测，提高工程制造领域产品设计、生产和质量控制的水平。
基于全方位视觉的运动目标检测和跟踪方法研究的开题报告
基于全方位视觉的运动目标检测和跟踪方法研究的开题报告一、研究背景随着智能化和自动化技术的不断发展，运动目标检测和跟踪一直是计算机视觉领域中研究的热点之一。
传统的目标检测和跟踪方法大多基于单一传感器（如摄像头）的视觉数据，但是由于视野受限、环境复杂等问题，单一传感器往往无法满足高精度的运动目标检测和跟踪需求。
因此，开展基于全方位视觉的运动目标检测和跟踪方法研究具有重要的意义。
全方位视觉是指同时使用多个传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）进行观测，可实现对物体在三维空间中的全方位跟踪和定位，避免了单一传感器视野受限的问题，提高了目标检测和跟踪的精度和覆盖范围。
二、研究内容和目的本文拟从全方位视觉的角度，研究运动目标检测和跟踪的方法，主要探讨以下内容：1. 基于全方位视觉的运动目标检测算法：针对多传感器数据的特点，提出一种对多传感器数据进行协同处理的目标检测算法，实现对三维空间中运动目标的高效检测和定位。
2. 基于全方位视觉的运动目标跟踪算法：结合多传感器之间的时空关系，采用视觉里程计等技术，提出一种基于全方位视觉的运动目标跟踪算法，实现对运动目标的精准跟踪和轨迹预测。
3. 算法评估和实验验证：通过京东公司提供的多传感器数据，对上述算法进行评估和实验验证，以验证算法的有效性和准确性。
本文旨在探讨如何利用全方位视觉技术，提高运动目标检测和跟踪的精度和覆盖范围，为智能驾驶、安防监控等领域的应用提供技术支持。
三、预期成果1. 设计并实现一种基于全方位视觉的运动目标检测算法，实现对三维空间中运动目标的高效检测和定位。
2. 设计并实现一种基于全方位视觉的运动目标跟踪算法，实现对运动目标的精准跟踪和轨迹预测。
3. 对算法进行评估和实验验证，分析算法性能和优缺点。
4. 提出算法改进和优化建议，进一步提高算法的精度和可靠性。
四、研究方法和技术路线1. 数据收集：利用京东公司提供的多传感器数据，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。
运动目标的检测与跟踪研究的开题报告
运动目标的检测与跟踪研究的开题报告一、选题背景随着人们健康意识的提高和生活水平的提升，越来越多的人开始注重运动健身，运动目标的检测与跟踪成为了一个热门的研究领域。
运动目标的检测与跟踪可应用于多个领域，如人机交互、智能安防、医疗健康等。
本文基于此，选取运动目标的检测与跟踪作为研究对象，旨在提高目标检测与跟踪的准确率和实时性。
二、研究目的本文旨在研究运动目标的检测与跟踪技术，实现对运动目标的自动化检测和跟踪，并提高检测和跟踪的准确率和实时性。
具体包括以下几个方面：1. 研究目前运动目标检测和跟踪的常见方法和技术，并分析其优缺点。
2. 探究运动目标检测和跟踪的关键技术，如特征提取、数据融合、快速匹配等，并深入研究其原理和实现方式。
3. 基于深度学习的神经网络模型，构建运动目标检测和跟踪算法，并对其进行优化和改进。
4. 围绕实时性问题，改进算法的并行计算效率和算法运行速度，实现对运动目标的快速、准确识别和跟踪。
三、研究内容本文主要研究内容包括：1. 运动目标检测技术的研究：综述运动目标检测的常见方法和技术，探究深度学习在其中的应用和优化思路。
2. 运动目标跟踪技术的研究：分析目前运动目标跟踪的主流方法和技术，以及其中存在的问题，提出基于深度学习的跟踪框架，并改进跟踪算法的准确度和实时性。
3. 算法的优化和改进：从算法实现的角度出发，提出一些优化措施，以减少算法运行时间，提高识别和跟踪的效果。
4. 算法实现和性能测试：对所提出的算法进行实现，并考察其在性能、准确度、鲁棒性等方面的表现。
四、研究方法本研究的主要研究方法包括：1. 系统调研：综述运动目标检测和跟踪的常见方法和技术，在此基础上，提出运动目标检测与跟踪的研究框架。
2. 理论分析：分析运动目标检测和跟踪的关键技术，并深入研究其原理和实现方式；3. 实验研究：选择合适数据集和实验设备，实现算法，并在此基础上进行性能测试，比较不同算法的优缺点，以此来验证算法的有效性。
毕业设计(论文)开题报告-基于图像处理的机场跑道异物检测研究模板
主要参考文献：
[1]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京:电子工业出版社.2007
相关算法原理
图像二值化
将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取，可以获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。通过对数字图像进行二值化处理，可以使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓，非常有利于图像的进一步处理。除此之外，所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值用255表示，其他像素点将被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域，有利于对于图像中异物的提取。
预期结果
拟搭建一多功能软件平台，可以对机场跑道图像进行所需的图像处理。包含图像二值化处理、去噪声和干扰处理、膨胀和腐蚀处理等相关操作，从而实现对机场跑道图像中异物部分的提取与定位。
毕业设计（论文）进度安排：
序号
毕业设计（论文）各阶段内容
时间安排
备注
1
分析项目需求，确定研究任务，阅读相关文献文档资料
3.1-3.7
序号毕业设计论文各阶段内容时间安排备注分析项目需求确定研究任务阅读相关文献文档资料3137了解相关的原理和关键技术完成开题报告38316掌握要用的编程语言完成系统的总体设计317327完成项目的详细设计和编码32853对程序进行修改和调试54516撰写项目相关的文档教师意见
基于移动检测的运动物体识别技术的研究的开题报告
基于移动检测的运动物体识别技术的研究的开题报告一、选题的背景和意义现代社会中，随着摄像技术和计算机技术的发展，监控技术被广泛应用于安防领域、交通领域以及智能家居领域等。
其中，监控技术除了具备传统的监视和记录功能外，更强调实时处理和分析功能，需要依靠复杂的算法对视频信号进行处理。
其中，运动物体识别技术是监控系统中非常重要的一环。
运动物体识别可以自动识别摄像头画面中所有移动的物体，并提供物体的位置、速度、方向等信息，为后续的跟踪、分析、告警等提供基础数据。
基于移动检测的运动物体识别技术，通常依靠两种方法，一种是利用像素级的运动检测方法，另一种是基于特征的目标跟踪方法。
两种方法各有优劣，可以结合使用，提高运动物体的检测和识别能力。
二、研究的目的和内容本研究旨在探究基于移动检测的运动物体识别技术，以提高视频监控系统对运动目标的检测、识别和追踪性能。
具体内容包括：1. 分析运动物体识别技术研究的发展历程和现状，包括传统的像素级运动检测方法和基于特征的目标跟踪方法；2. 研究运动物体识别技术的基本原理和算法模型，探究技术优缺点，及其在实际应用中存在的挑战和问题；3. 提出运动物体识别技术的改进和优化方案，结合多个算法和技术手段，以提高系统检测和追踪性能；4. 基于不同的数据集进行实验和验证，对比不同算法的效果和识别准确率；5. 根据实验数据和结果，进一步探究运动物体识别技术的应用前景和发展趋势。
三、拟采取的方法以及研究方案1. 基于文献调研，了解已有的运动物体检测和识别技术，包括基于像素级的运动检测方法和基于特征的目标跟踪方法；2. 分析不同技术的优缺点，设计算法模型，提出改进和优化方案；3. 采用Python、MATLAB等工具实现算法模型，基于不同的数据集进行测试和验证；4. 比较和分析不同算法模型的检测和追踪效果，得出实验结果；5. 根据实验结果，总结和归纳出运动物体识别技术的优势和不足，并探究其应用前景和发展趋势。
基于图像处理的台球检测系统的开题报告
基于图像处理的台球检测系统的开题报告一、选题背景台球运动在全球范围内都是活跃的酒吧运动，具有很高的竞技性和娱乐性。
随着技术的不断发展，台球运动也从过去的手工操作逐渐向自动化方向发展，如今自动化检测系统开始在台球场上应用，促进了台球运动的普及和发展。
二、选题意义基于图像处理的台球检测系统，可以在一定程度上取代人力，自动完成台球比赛中的计分、称重、检测等工作。
这不仅提高了台球比赛的公正性和公正性，还可以减轻工作人员的工作量，并且还可以为台球爱好者提供更好的比赛体验。
因此，这一项目的开发具有重要的社会和经济价值。
三、选题内容和技术路线本项目的主要内容是开发出一套基于图像处理的台球检测系统。
该系统将通过图像识别技术，对台球桌上的球的位置、数量、轨迹等信息进行自动检测和分析，实现自动计分、称重和检测等功能。
通过以下技术路线来实现该系统：1. 硬件搭建：在台球场上安装摄像头和计算机，通过摄像头捕捉台球场上球的位置和轨迹等信息，传输到计算机中进行分析和处理。
2. 图像预处理：对摄像头拍摄到的图像进行处理，如去除噪点，对光照进行校正等，以获取更清晰、更准确的图像。
3. 特征提取：根据预处理后的图像，进行特征提取，如颜色、形状、纹理等信息，以实现对球的区分，并确定每个球的位置和轨迹等信息。
4. 算法开发：基于图像识别和机器学习算法，对预处理和特征提取后的图像进行分析和处理，识别出每个球的位置、数量、轨迹等信息。
五、预期效果完成基于图像处理的台球检测系统后，可以实现台球比赛中的自动计分、称重、检测等功能，并提高比赛的公正性和公平性。
此外，该系统还可以提高工作效率，减轻工作人员的工作量，并为台球爱好者提供更好的比赛体验，促进台球运动的普及和发展。
基于图像时空梯度的运动目标检测技术研究的开题报告
基于图像时空梯度的运动目标检测技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着社会的不断发展，人类对于智慧城市的建设需求越来越高。
智慧交通是智慧城市建设的重要组成部分之一，而车辆行驶的安全问题是智慧交通建设的关键问题之一。
为了保障车辆行驶的安全，需要对路面上的运动目标进行有效检测和跟踪。
因此，运动目标检测技术是智慧交通建设中的重要技术之一。
目前，运动目标检测技术主要分为两种，一种是基于传统图像处理方法，如背景建模和帧间差分等；另一种是基于深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
但传统图像处理方法存在着对光照变化、阴影等环境因素的敏感性较高，对于复杂场景的处理效果不佳；而基于深度学习方法需要大量的标注数据和计算资源，对硬件设备的要求较高，适用范围受到限制。
为了克服传统图像处理方法和基于深度学习方法的不足之处，本研究将尝试基于图像时空梯度的运动目标检测技术，利用时空梯度信息对运动目标进行检测，提高检测的准确性和实时性，这将对智慧交通的安全和智能化建设起到重要作用。
二、研究内容和方法本研究旨在研究基于图像时空梯度的运动目标检测技术，具体研究内容包括以下几个方面：1. 运动目标检测算法设计。
基于图像时空梯度信息，设计适应于不同场景的运动目标检测算法，提高检测的准确性和实时性。
2. 运动目标跟踪算法设计。
利用时空信息对运动目标进行跟踪，提高检测的连续性和稳定性。
3. 系统实现与优化。
将研究成果转化为实际应用，并对算法进行优化，减少计算复杂度，提高系统的效率和实用性。
研究方法主要包括文献调研、算法设计、实验验证等环节。
在文献调研阶段，将对目前基于图像时空梯度的运动目标检测技术以及相关算法进行综述和分析；在算法设计阶段，将探究时空梯度信息的利用方法和运动目标检测的关键技术，设计能够适应各种场景的运动目标检测算法和跟踪算法；在实验验证阶段，将利用公开数据集对算法进行验证和评估，并与其它算法进行比较分析。
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1、课题来源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。
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。
2、研究目的和意义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。
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。
3、国内外研究现状和发展趋势及综述运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。
传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。
如光流算法、主动轮廓模型算法。
此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。
另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。
此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。
此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等。
4、研究方法在进行运动目标检测时，一个很重要的步骤就是区分出运动目标和背景范围，常见的一种情况是摄像机处于静止状态并且焦距也是固定的。
此时，图像中的背景区域固定不动。
在这种情况下，运动目标识别无论是使用背景差法，还是使用背景差法结合帧间差法，质量良好的背景的建立显得及其重要。
另外，当涉及到背景的使用时，一旦背景发生一些变化时，如背景中频繁地出现运动物体，或者光照发生变化、树叶等小物体的晃动等等，使得不能准确地提取背景作为参考图像，从而不能正确地分割出视频序列中的运动物体。
为了克服上述问题，国内外众多研究人员提出了背景建立和自适应的背景模型，实现了背景模型的实时更新，能够比较准确地识别出运动目标。
在能够满足实时性和实用性要求的前提下，讨论并研究下列几种算法：（1）手动背景法，需要人观察到没有前景物体时启动该帧图像，作为背景图像。
这种背景提取方法增加了人力和物力的需求，而且在很多情况下很难在没有前景的情况下获得背景图像，比如高速公路的车辆监测系统、小区的门禁系统等等。
这种方法不能实现自适应背景更新的功能，需要使用其他方法修正由于光线，亮度等的变化带来的背景误差。
（2）统计中值法，考虑到运动物体较少的情况下，连续多帧图像中背景的像素值占主要部分，这样在一段时间内变化缓慢，取中值便可以认为是背景图像。
统计中值算法从统计学的角度统计单个像素点A i (x,y),(i=1,2,…N)在连续帧图像中的亮度值B i 。
在一段时间内对视频序列图像的亮度值(或者色彩信息) B i 进行排序，然后取中值M i (x,y)作为背景。
该算法存在的问题在于：图像帧的像素点大多以数万，数十万的数量级出现，而用于取中值的图像帧数量N 也应该比较大。
对如此大的数组进行排序取出中值，实现时计算量较大，处理较慢。
同时需要占用大量的内存单元用于存储数据。
（3）算术平均法，提取背景图像时可以总结为在特定的时间段内对像素点的亮度和色彩信息取平均值，用均值作为背景图像对应像素点数值。
在读入一段视频时，对某一像素点进行观察，会发现在没有前景的运动目标通过时，该点的灰度值保持稳定，变化很小,只有当前景的运动目标通过时，该点的灰度才会发生剧烈的变化。
这样就可以连续读入N 帧图像，对图像各点的灰度或色彩信息进行统计的方法，使得变化剧烈的像素点变得平缓，取其平均值作为背景图像像素点的值。
这样也可以滤除背景图像中的突变噪声点。
其统计公式如下：∑==Ni N y x Ii y x B 11),(),(公式中式中：B (x, y)表示背景图像，Ii(x,y)表示第i 帧序列图像，N 表示平均帧数。
在实际场景中，一段时间内，同一区域很少有可能总是存在运动物体。
而通过平均法得到的背景就会消除亮暗分布不均匀的情况。
目前，大多数的运动目标检测的方法或是基于图像序列中时间信息的，或是基于图像序列中空间信息的。
常见的方法有如下3种：(1)光流法当目标运动时，图像上对应目标的亮度信息（光流）也相应的运动。
这样，根据时间上相邻的几帧图像可以计算出各像素点运动的大小和方向，从而利用运动场来区分背景和运动目标。
其主要优点在于能检测出独立的运动目标，而不需预知场景的任何信息，对变化的复杂背景情况有较好的适应。
但其缺点也很明显，由于要依赖光流估计的准确程度，大多数计算方法相当复杂并且计算量特别大，所以除非有特殊的硬件支持，否则很难实现实时检测。
(2)背景减法将实时视频流中的图像像素点灰度值与事先已存储或实时得到的视频背景模型中的相应值比较，不符合要求的像素点被认为是运动像素。
这是视频监控中最常用的运动检测方法。
这种方法虽然能较完整的提取运动目标，但对光照和外部条件造成的环境变化过于敏感，常常会将运动目标的阴影错误的检测为其自身的一部分。
同时由于时间流逝，实际场景的多种因素都会发生变化，比如停留物的出现、光线等的变化、运动目标对背景的遮挡等等，背景需要得到实时地更新，这是影响其检测效果的一个重要因素。
(3)帧间差法帧间差法是根据当前图像与参考图像的差别来获得运动目标轮廓的方法。
这种方法对于场景中的光线渐变不敏感，适于动态变化的环境，且运算量相对较小。
但一般不能完整的提取运动目标，且在运动实体内易产生空洞现象，从而不利于下一步的分析和处理。
5、研究基础在Windows 平台上使用VC开发环境，综合运用数字图像处理技术，基于OpenCV 设计实现运动物体跟踪算法。
Visual C++是Microsoft 公司推出的开发Win32 环境程序，面向对象的可视化集成编程系统。
它包含了两套完整的Windows 应用开发系统。
有以下的部分组成：1）Visual工作平台和创建过程：这是一个运行于上的交互式开发环境，它直接从是Microsoft QuickC for Windows演化而来的。
2）App Studio 资源编辑器：堪称是Windows应用，同时它本身就是通过使用Visual C++工具及类库编写而成的，可以对自身的资源进行编辑。
3）C∕C++编译器：Visual C++的编译器可以处理C和C++源代码，它通过源代码文件后缀来识别代码本身所使用的语言。
4）连接器：为了生成EXE文件，Visual C++的连接器需要对编译器所生成的OBJ文件进行处理。
5）资源编译器：在编译状态和联编状态都要用到资源编译器。
6）调试器：为了能够对程序进行调试，在创建程序时必须设置编译器和连接器相应的选项以便产生相应的可调试信息。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）由Intel公司在背后提供支持。
它包含了超过500个函数来实现用于图形处理和计算机视觉方面的通用算法。
OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。
OpenCV包括以下几个模块，具体功能是：1、CV：主要的OpenCV函数2、CVAUX：辅助的（实验性的）OpenCV函数3、CXCORE：数据结构与线性代数支持4、HIGHGUI：图像界面函数5、ML：机器学习，包括模式分类和回归分析等。
6、CVCAM ：负责读取摄像头数据的模块（在新版本中，当HIGHGUI模块中加入DirectShow 支持后，此模块将别废除）。
6、阅读的主要文献、资料[1]马颂德，张正友．《计算机视觉——计算理论与算法基础》．科学出版社，1999：124～166[2]Ed Chang, A Videh Zakhor. Scalable Video.IEEE Trans. On Cirouits and Systemsfor Video Technology,V ol.7,NO.5,pp.256-289,October 1997[3]刘贵喜，邵明礼．真实场景下视频运动目标自动提取方法．光学学报．第26卷，第8期[4]毛燕芬，施鹏飞．基于对象的视频图像分割技术．中国图象图形学报，2003 ，8A(7)：726～731[5]贺贵明，吴元保．《基于内容的视频编码与传输控制技术》，武汉大学出版社，2005：40～50[6]彭小波，邢晓正，胡红专．Matlab与VC++混合编程在光斑位置测量中的应用．仪器仪表学报，2003，28(4)：222～223．[7]徐方明，卢官明．基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法．山西电子技术．2009年第5期[8](日本)谷口庆治编，朱虹等译．《数字图像处理(应用篇)》，科学出版社：292～297[9]黄磊，于曼曼．基于背景差分的运动目标检测研究．软件导刊．第8卷，第6期2009年6月[9](日本)谷口庆治编，朱虹等译，《数字图像处理(基础篇)》，科学出版社：80～81[10]王世香．《精通MATLAB接口与编程[M]》．电子工业出版社，2007．[11]章霄，董艳雪，赵文娟。
《数字图像处理技术》，冶金工业出版社：219～225。