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物体类有关毕业论文参考文献格式,与基于MATLAB的移动物体检测相关论文摘要模板

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【摘 要 】MATLAB软件是常用的图像处理软件之一,其图像处理工具箱包含图像增强、图像几何变换、图像分割等函数,用户可根据需要编写函数.本文基于MATLAB对固定摄像头拍摄的视频进行处理,把视频中相对移动的物体用彩色的框标注出,最终输出一个AVI 视频.该算法运用图像增强、形态学操作、图像差分法,能快速准确标注出移动的物体及其移动轨迹.

【关 键 词 】MATLAB,图像处理,运动物体,检测


大学生怎么写物体论文
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Abstract:MATLAB is ones of the software that are monly used in image processing.The image processing toolbox includes image enhancement,image geometric transformation,image segmentation and other functions.Besides,users can also write functions when necessary.This thesis is based on the processing of video interframe videoed by a fixed camera through MATLAB.By marking the relative moving object in the video with colorful box,an AVI video will be finally made.The algorithm can quickly and precisely mark the moving object and its trail by functions of image enhancement,morphological operation,and interframe background subtraction.


本篇论文来源:http://www.thtc.cn/moban/459812.html

Key words:MATLAB,image processing,moving object,detect

1.引言

图像差分法是检测运动物体的主要方法之一,它通过对视频相邻两帧作差分运算来获得运动目标的轮廓,当监控场景中出现运动物体时,帧与帧之间会出现较为明显的差别,两帧相减得到差分图像,通过阈值确定图像序列中有无物体运动.为了确定物体的移动轨迹,本文提出基于MATLAB运用图像差分法,同时采用背景更新机制来获得检测移动的物体.

2.对运动物体的检测

2.1 对视频读取

不同的视频包含不同数量的帧,首先得确定视频的帧数.加载所有帧图像所需的时间长,占用内存多.处理时,仅使用当前帧,MATLAB图像处理工具箱中mmreader可以读入视频,利用get函数得到图像帧的数目,通过mmread(A,i)可加载所需要的帧,例:A等于mmread(‘folder'),可读取视频,frames等于get(A,’NumberOfFramers’),可得到视频A的帧总数,singleFrame等于read(A,i),可得到第i帧的帧图像,singleFrame为帧图像的图形句柄.

2.2 图像差分运算

检测帧间变化的简单方法是比较两帧图像对应像素点的值,帧i与帧j相减可获得差分图像,通过设置阈值T,得到二值图像,值为1的像素点为变化的区域,即运动对象,但可能是由噪点或者是光照变化所引起的点,阈值在进行图像分割时起着重要作用,对于缓慢运动的物体引起的图像变化,在某些阈值下可能检测不出,有些阈值又会产生过多的噪点.对于缓慢运动的物体,由于它的变化量非常小,故差分图像表现出来的差别也非常小,在使用尺寸滤波器时,可能会把这些微小量当做噪点去除,另一方面,由于噪点随机存在,没有运动物体的地方也会使差分图像的值不为0,为了解决这一问题,采用累积差分的方法,将图像序列的每一帧与参考图像进行累积差分,即把差分值累积起来,真正运动的区域对应较大的累积差分值,此法时可以判断该点是不是噪点,同时避免了缓慢运动物体被当做噪点的可能.

2.3 差分背景的确定

在差分图像中,不等于零的像素点可能是上一帧中被覆盖的背景区域,必须去除显露的背景,才能得到运动物体.利用相邻3帧图像两两差分,将两差分图像进行AND运算,可以消除显露背景.设帧F(x,y,i-1)与帧f(x,y,i)之间二值差分图像为bidf(x,y,i-1,i),帧f(x,y,i)与f(x,y,i+1)之间二值差分图像为bidf(x,y,i,i+1),只有bidf(x,y,i-1,i)等于1,且bidf(x,y,i,i+1)等于1时,即可消除二值图像中显露的背景,获得第i帧中运动对象的区域.

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考虑到背景更新机制,以第一帧作为初始背景B,可选用B+K((B+1)-B)作为下次比较的模板 .可补充了K作为输入参数,这样对于给定的图像帧可以运行在不同的K值下,以达到最佳的效果.

2.4 目标物体模板的提取

阈值化后的差分图像为二值图像,采用Matlab中的imdilate函数来进行膨胀操作,利用该操作,可填补物体中的空洞.利用regionprops得到二值图中物体的边界信息,如s等于regionprops(L,BoundingBox)来获得包含局域最小矩形.把此边界带入帧图像中,从而得到包含运动物体的区域,把此区域储存为模板.当斑点边界小于某个像素时则认识是噪声,不进行操作.

2.5 移动物体的匹配及标注

最后,将当前的帧与储存的模板对比,MATLAB中提供normxcorr2作为相关系数的函数,当相关系数超过自定义阈值N时,则匹配成功,此时将检测下一个运动物体.以次方式检测,运动物体不会被检测到第二次.通过发现界限来绘制一个包围移动物体的矩形.对于每一帧,关联的框被储存起来,直到最后一帧,用同样的方法从视频第一帧处理到最后一帧后,通过movie2avi函数保存为avi视频输出.该算法可检测出一系列运动的物体.当没有运动物体出现时,则没有标示.

3.结束语

运用此帧间法对移动的物体进行检测时,若图像分辨率不高,归一化互相关识别相同对象时效果并不好,将传统SSDA算法与NCC算法相结合可提高匹配的准确率.此法对小物体检测的效果非常好,能快速准确标注出移动的物体及其移动轨迹.但对大的运动物体效果一般.

参考文献

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关于基于MATLAB的移动物体检测的毕业论文题目范文
物体类有关论文范文文献
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作者简介:赵杰(1988―),男,彝族,云南昆明人,硕士研究生,现就读于长安大学汽车学院,研究方向:车辆工程.

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