基于MATLAB的图像处理及跟踪算法

摘要

摘要

视频图像处理技术广泛用于工业、安全、医疗、管理等领域。运动目标的检测和跟踪是图像处理技术在视频序列图像处理方面的一个重要应用，在航天、交通、机器人视觉、视频监控、公共场所客流数据监测等场合发挥着重要作用。

本文介绍了一种基于MATLAB的简易的从视频播放的帧图像中找出目标图像，并进行视频跟踪的实现方法。通过对图像进行阈值处理（图像分割），再对分割后的图像求取形心，以对目标图像进行定位，并最后找到各幅帧图像的目标位置的方法，从而实现对100帧视频图像的实时跟踪。

关键词：目标检测；阈值处理；视频序列目标跟踪；形心估计

ABSTRACT

ABSTRACT

Video image processing technology is widely used in industrial, security, health care, management and other fields. Motion target detection and tracking is image processing technology in video sequence is an important application in image processing, in the aerospace, transportation, robot vision, video surveillance, public traffic data monitoring plays an important role.

This paper introduces a simple MATLAB to find the target image from the video image frame based, and realization method of video tracking.Through the threshold of image processing (image segmentation), then the after image segmentation to obtain the centroid, to locate the target image, and finally found the method of each frame image of the target position, so as to realize the real-time tracking of the 100 frame of video images.

Key words: target detection; threshold; video object tracking; centroid estimation

目录

目录

第1章引言 (1)

1.1 选题背景 (1)

1.2 课题研究目的及意义 (2)

1.3 课题研究思路 (3)

第2章数字图像处理简介 (4)

2.1 图像数字化过程 (4)

2.2 数字图像处理的基本内容 (6)

2.2.1 基本概念 (6)

2.2.2 数字图像处理的主要内容 (6)

2.3 数字图像处理的特点和应用 (8)

2.3.1 数字图像处理的特点 (8)

2.3.2 数字图像处理的应用 (8)

2.4 数字图像类型 (9)

2.5 主要图像文件格式 (11)

第3章MATLAB仿真软件的简介 (13)

3.1 MATLAB的历史背景 (13)

3.2 MATLAB简介 (14)

3.3 MATLAB的特点 (15)

3.4 MATLAB在数字图像中的应用 (16)

第4章图形用户界面 (18)

4.1 图形用户界面简介 (18)

4.2 MATLAB 常用图像操作 (18)

4.3 GUI的创建 (20)

4.4 GUI的应用 (22)

4.4.1 脚本与函数 (22)

4.4.2 递归函数调用 (23)

4.4.3 调试GUI M文件 (23)

第5章基于MATLAB的图像跟踪算法 (24)

5.1 100帧视频图像的读取 (24)

5.2 图像的阈值处理（图像分割） (24)

5.2.1 阈值的确定 (25)

5.2.2 图像的阈值分割 (26)

5.3 形心（距心）的求取 (28)

5.4 设置跟踪波门 (29)

第6章总结与展望 (34)

6.1 总结 (34)

6.2 展望 (34)

参考文献 (36)

致谢 ................................................................................................... 错误!未定义书签。附录 (37)

附录一：图像类型转换模块的实现 (37)

附录二：图像模块中灰度的变换 (37)

外文资料原文 (41)

译文 (44)

第1章引言

第1章引言

1.1选题背景

数字图像处理起源于20世纪20年代。当时，人们通过Bartlane海底电缆图片传输系统，从伦敦到纽约传输了一幅经过数字压缩后的照片，从而把传输时间从一周多缩短到不足三个小时。为了传输图片，该系统在传输端进行了图像编码，然后在接受端用特殊打印设备重构了该图片。尽管这一应用包含了数字图像处理的知识，但是并没有使用计算机。而数字图像处理需要很大的存储空间和计算能力，其发展受到计算机中数据储存、显示和传输等相关技术发展的制约[1]。

在20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图形信息。

在20世纪60年代初期数字图像处理作为一门学科大约形成了。第一台可执行图像处理任务的大型进算计出现。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，已改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰色变换、去除噪声的方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理技术都发挥了巨大的作用。

20世纪60年代末70年代初，数字图像处理技术应用于医学图像、地球遥感监测和天文学等诸多领域。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT （Computer Tomograph）。CT基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊