OpenCV在运动目标检测与跟踪中的应用研究

"这篇硕士论文详细探讨了基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，作者为吴晓阳，专业为电路与系统，指导教师为章专，来自浙江大学信息科学与工程学院，发表于2008年。" 本文主要关注的是计算机视觉和数字图像处理在运动目标检测与跟踪领域的应用，这是一个在多个领域，如工业、医疗、航空航天和军事等，都有广泛应用前景的热点问题。尤其是在机器人导航、智能监控、医学图像分析、工业检测、视频分析和军事雷达信号处理中，运动目标的分析扮演着关键角色。 运动目标检测与跟踪是计算机视觉和数字图像处理中最复杂的任务之一，涉及视频信号采集、图像处理和应用编程等多个环节。OpenCV（开源计算机视觉库）被论文作者用来解决这一挑战，它是Intel微处理器研究实验室开发的一个功能丰富的库，支持C++语言，兼容Windows和Linux系统，并提供免费的开源代码。OpenCV包含了一系列用于图像和视频处理的标准算法，方便开发者直接用于项目开发。 论文构建了一个基于OpenCV的视频图像运动目标分析系统，该系统由以下几个模块组成： 1. 人机交互界面模块：用户与系统的交互接口。 2. 前景检测模块：识别视频中的运动物体。 3. 团块特征检测模块：分析运动物体的形状和特性。 4. 团块跟踪模块：追踪识别出的运动物体。 5. 轨迹生成模块：创建运动物体的轨迹路径。 6. 轨迹后处理模块：对轨迹进行优化和分析。 在论文的实验部分，作者使用该系统进行了大量实验，并对实验结果进行了全面分析，证明了基于OpenCV设计的系统具有良好的实时性能，能够有效地在复杂背景下检测和跟踪多个运动目标，并能为每个目标分配唯一的标识进行追踪。 这篇硕士论文深入研究了如何利用OpenCV来实现高效的运动目标检测与跟踪，不仅提供了理论分析，还给出了实际系统的实现和验证，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。