基于OpenCV的运动目标检测与跟踪研究

"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在医院信息化中的应用潜力，特别是在车辆跟踪领域的可能性。作者吴晓阳通过使用OpenCV库，实现了图像预处理、目标检测、定位跟踪等一系列关键步骤，以提高运动目标检测和跟踪系统的效率和实用性。论文特别强调了OpenCV在简化复杂算法和缩短计算时间方面的贡献，使其在医疗、安全监控等多个领域有广泛应用价值。" 在论文中，作者首先介绍了图像预处理的重要性，开发了一种快速递归中值滤波算法来去除噪声，并使用改进的OTSU算法进行自适应阈值计算，以适应低光照环境下的图像增强。接着，论文深入到目标检测阶段，结合Surendra背景更新算法和动态阈值OTSU算法，提高了背景图像提取的稳定性和环境适应性，减少了人工干预的需求。 在定位跟踪部分，论文运用了Kalman滤波和运动模板方法，对目标进行精确追踪。对于彩色图像，CamShift算法被用于彩色目标的跟踪。此外，作者基于OpenCV构建了一个运动目标分析软件框架，进一步提升了系统的实用性。 论文指出，OpenCV作为一个开源的图像处理和计算机视觉库，极大地简化了图像处理和视觉任务的实现，使得开发人员可以专注于应用层面，而无需从底层编写所有算法。这使得基于OpenCV的运动目标检测和跟踪系统具有很高的实时性和实用性，尤其适合医院等场所的车辆跟踪和监控需求。 在实验部分，论文展示了该系统在大量实验中的性能，通过实验数据和现象分析，验证了该系统在实时跟踪和分析运动目标方面的有效性。这些成果不仅对医院信息化建设有指导意义，也为其他领域的计算机视觉应用提供了参考。 这篇论文揭示了OpenCV在运动目标检测和跟踪领域的强大功能，特别是在复杂环境下的车辆跟踪，为未来医院信息化的发展提供了新的技术解决方案。通过使用OpenCV，可以提高系统的效率和准确性，为医疗、安全和其他相关行业的图像处理和计算机视觉应用奠定了坚实基础。