论文摘要
智能视频监控系统是应用视觉和运动图象编码研究领域的一个重要课题,而运动对象检测是智能监控系统的核心技术。运动对象检测研究对象是视频序列,或者说是图像序列。其目的是判断视频序列中是否存在运动对象,并确定运动对象的位置。本论文分析了帧间差分、背景差分以及帧间差分与背景差分相融合的三种运动对象检测算法,在此基础上,设计了一个智能视频监控软件。该软件采用DirectShow技术实现了实时视频流的捕获和预览,以及对视频流的存储和回放功能,并利用上述三种运动检测算法实现了运动对象的检测及报警。为了适应自然环境下的光照条件,系统采用了自适应光照阈值分割算法进行视频图像分析,以提高系统对光照变化的适应能力。在不同光照和环境的条件下,对该软件进行测试。分析了自然光照、荧光灯、弱光照条件下的检测结果,测试结果表明系统能在室内光照环境下稳定的进行运动对象检测,并且对光照条件突变适应性较强,能实时地更新背景和运动对象检测报警。
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摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 研究背景及意义1.2 运动目标检测技术及其发展现状1.3 论文的内容安排第二章 数字图像处理基础2.1 图像预处理2.1.1 中值滤波2.2 图像阈值分割2.2.1 最大类间方差法2.3 视频图像捕获2.4 小结第三章 运动检测技术研究3.1 背景差分法3.2 帧间差分法3.3 帧间差分与背景差分融合算法3.3.1 基于帧差分的背景估计3.3.2 帧间差分与背景差分融合算法3.4 自适应光照阈值分割算法3.5 小结第四章 智能视频监控系统需求分析4.1 UML 方法简介4.2 系统需求分析4.2.1 智能视频监控系统概述4.2.2 需求提取4.2.3 系统用例分析4.3 智能视频监控系统设计4.3.1 系统功能结构4.3.2 系统工作流程设计4.3.3 系统相关类设计4.3.4 界面设计4.4 小结第五章 智能监控系统的编码与实现5.1 实时视频流的获取5.2 帧间差分算法的实现5.3 背景差分算法的实现5.4 帧间差分与背景差分融合算法的实现5.5 自适应光照阈值分割算法的实现5.6 数学形态学运算的实现5.7 小结第六章 智能监控系统的测试与分析6.1 测试方法6.2 测试过程6.2.1 自然光照条件下测试6.2.2 荧光灯条件下测试6.2.3 弱光照条件下测试6.2.4 自适应光照阈值分割测试6.2.5 数学形态学处理测试6.3 测试结果结束语致谢参考文献个人简历
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标签：智能视频监控论文; 运动对象检测论文; 自适应光照阈值分割论文;
