计算机视觉：运动人体跟踪关键技术与挑战

计算机视觉跟踪运动人体是一篇针对计算机视觉领域的研究性毕业设计论文，作者曹海涛，专业为应用物理学，班级为光电043，由指导教师贺长伟指导，完成于2008年6月20日。该论文主要探讨了在复杂环境下的运动人体跟踪技术，特别是在公共场所智能监控系统中的应用。 论文首先介绍了课题的研究背景和意义，指出随着社会公共安全需求的增长，运动目标检测与跟踪在智能监控系统中的重要性日益凸显，对于提高安全性具有巨大潜力。国内外的研究现状部分概述了当前计算机视觉跟踪技术的发展概况，强调了运动目标检测与跟踪技术的前沿进展。 论文的核心内容分为图像预处理、目标检测、目标跟踪以及人体运动状态估计四个部分。图像预处理阶段，通过对比度增强、直方图均衡化、实时中值滤波的并行实现、噪声消除、形态滤波（包括腐蚀、膨胀和开运算）以及阴影消除等步骤，提升图像质量和清晰度，为后续的目标检测和跟踪奠定基础。 目标检测部分，作者探讨了多种方法，如运动目标检测、目标分类，其中提到的技术包括基于Hausdorff距离的运动跟踪、基于区域的运动跟踪、相关跟踪和光流跟踪，这些方法旨在精确识别和定位视频序列中的运动目标。 跟踪技术方面，论文深入讨论了卡尔曼滤波理论的应用，这是一种用于估计系统状态的数学模型，特别是针对运动目标时空变化的跟踪。卡尔曼滤波器的特点、滤波理论基础以及如何抑制滤波过程中的发散问题都被详细阐述。 结论部分总结了研究成果，强调了运动目标跟踪技术的实用性和未来研究方向。最后，论文以谢辞和参考文献结束，展示了作者对所研究主题的深入理解和广泛引用的研究成果。 整篇论文着重于解决计算机视觉领域中实际应用中的技术难题，特别是在动态环境中准确追踪和识别运动人体，这对于提升智能监控系统的性能和公共安全至关重要。通过这篇论文，读者可以了解到计算机视觉跟踪技术的最新进展和具体实现策略。