基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术在医院信息化中的应用

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，作者吴晓阳在浙江大学信息科学与工程学院攻读电路与系统专业的硕士。文章中提到了微分直方图、判别分析法和双固定阈值法等图像处理技术在运动目标分析中的应用，并介绍了OpenCV这一开源计算机视觉库的重要性和实用性。" 在计算机视觉和数字图像处理领域，微分直方图是一种有效的技术，特别是在图像边缘检测中。当图像中对象和背景的边界处存在灰度急剧变化（即边缘）时，直接使用灰度值可能无法准确区分两者。此时，通过计算灰度值的变化率，即微分值，可以更有效地确定边界位置。图2.12展示了微分直方图的概念，其中阈值T255用来区分不同灰度值的变化率。 判别分析法是一种寻找最佳阈值的方法，它将图像的灰度值分为两组，一组低于阈值T，另一组高于阈值T。目的是找到使这两组灰度值分离度最大的阈值T。这通常通过比较组间方差（两组灰度平均值的方差）与组内方差的最大比值来实现。最佳分离阈值T可以确保对象和背景的区分最明显。 双固定阈值法是另一种图像分割策略，它使用两个固定的阈值T1和T2（T1<T2）。图像中的像素值如果小于T1，则被设置为0（或1），表示背景；若在T1和T2之间，则代表前景，可能属于目标物体；大于T2的像素值则保持不变。这种方法适用于需要简单二元分类的情况。 OpenCV作为强大的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理函数和工具，简化了图像处理和目标检测的开发过程。它支持多种图像和视频源，包含帧提取和标准图像处理算法，适合于各种实际应用项目。论文中，作者利用OpenCV构建了一个包含人机交互界面、前景检测、团块特征检测、团块跟踪、轨迹生成和轨迹后处理等模块的视频图像运动目标分析系统。通过实验验证，该系统表现出良好的实时性能，能有效追踪复杂背景下的多批特定运动目标。 该硕士学位论文深入探讨了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，结合微分直方图、判别分析法和双固定阈值法等图像处理技术，为实际应用提供了理论基础和实践案例。同时，OpenCV的使用为图像处理和计算机视觉研究提供了便利，降低了开发难度，提升了效率和可靠性。