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    摘要人类通过视觉获取自然界信息，计算机视觉实现了人眼的功能。作为计算机视觉最基本的方法，运动目标检测技术是后续高级视觉处理的基础。
    本文研究了近年来运动目标检测的各种算法，并借助matlab平台对这些算法进行编程、仿真，实现了对目标的检测和跟踪。从传统的图像分割算法——直方图法和阈值法入手，逐层深入地实现了各种算法。其中，直方图阈值法融合了直方图法和阈值法的思想，对每一帧图像进行单门限阈值分割；背景差分法是将每一帧图像与背景模型作差，根据背景建模方法的不同，采用直接差分法、单高斯模型和混合高斯模型对运动目标进行检测；对于光流法，采用基于梯度的HS算法和基于金字塔的LK算法实现了目标的检测。最后，对每种算法的处理效果进行了对比和分析，给出了结论。28883
    毕业论文关键词  红外序列  运动目标检测  背景差分  光流
     毕业设计说明书外文摘要
    Title   Research on the Algorithm for Infrared Moving Target Detecting                   
    Abstract
    Human get information of the nature from vision,computer vision achieves the same function as human vision.As the most bast method of computer vision,the detection technology of moving targets is the basis of subsequent visual processing.
    The essay studies several moving targets detection algorithms,and changes these algorithms into the corresponding programmings and simulations by matlab.The essay studies the histogram method and the threshold segmentation method at first,which are segmentation methods of single frame image.Then the background subtraction method operates by getting difference between background and every frame,whose background models include direct finite difference method,single Gauss model and Gaussian mixture model.Optical flow method includes HS algorithm based on the gradient and LK algorithm based on the pyramid.At last,the matlab achieves the algorithms successfully.
    Keywords  Infrared sequences  Moving targets detection  Background subtraction   Optical flow
    目   次
    1  绪论… 2
    1.1  课题研究的背景及意义2
    1.2  国内外研究现状…2
    1.3  本文主要的研究内容…5
    1.4  本文的内容安排…5
    2  红外图像预处理 5
    2.1  红外热成像原理  6
    2.2  常用的红外图像预处理运算… 6
    2.3  本章小结 8
    3  运动目标检测算法 8
    3.1  传统图像分割方法… 9
    3.2  背景差分法 12
    3.3  光流法 20
    3.4  实验结果与分析31
    4  本文算法总结 34
    结论  36
    致谢  37
    参考文献38
    附录A  直方图阈值法检测算法部分代码 … 40
    附录B  背景差分算法部分代码  43
    附录B1  直接差分法检测算法部分代码 … 43
    附录B2  背景差分算法部分代码  45
    附录B3  混合高斯模型检测算法部分代码  48
    附录C  光流法部分代码  50
    附录C1  HS算法部分代码  50
    附录C2  LK算法部分代码  53
    1  绪论
    1.1  课题研究的背景及意义
    人类主要是通过视觉来获取世界信息。当今世界是信息丰富且变化迅速的时代，为了更好的获取和处理信息，寻求代替人类视觉的工具就变得迫不及待。计算机视觉学科实现了这个功能，代替了人眼进行各种信息的获取和处理。
    计算机视觉，即用计算机代替人类视觉的功能。它是研究如何让机器“看”，更进一步说，就是用摄像机和电脑代替人眼实现对目标的识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步对图像进行处理[1]，使得处理结果更适合于传送给检测仪器或人眼观察。运动目标的检测和跟踪技术包括在计算机视觉学科的范畴之内。所谓运动目标的检测和自动跟踪就是对视场内的运动目标进行实时的捕获、跟踪，并分析其行为获取一系列的信息[2]。该技术可以进行检测与提取多个运动目标，即对视频中的每一帧图像进行多个目标和背景的分割，自动跟踪并圈出多个运动目标，识别特定的运动目标以及对运动目标的行为进行理解和分析等等[3]。作为其他各种后续高级处理如目标分类、目标行为理解等的基础，运动目标的检测与跟踪技术已经被应用到生活、工业及军事的各个领域。
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