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vc++数字图像运动检测处理系统 第5页

更新时间:2010-3-11:  来源:毕业论文
vc++数字图像运动检测处理系统 第5页
二、  程序开发周期
本数字图像处理运动检测系统,是以VC++为平台开发的处理系列图像的程序。那么具体的开发周期是与一般的程序开发周期一致如:C/C++等等。本程序开发的完整周期为:编写程序、编译源代码、链接程序和运行。这些都是作为程序开发的总过程,本系统的具体设计过程将在一下的章节中作个详细的介绍,在此仅仅是把本系统的大致编写过程展示出来,目的是对本系统有一个大致的了解,本系统是基于VC++的程序开发步骤。图1示意地用图形表示了程序开发周期中的各个步骤。
图1 开发运动检测程序的步骤图
第二章  数字图像运动检测总体设计
本数字图像运动检测系统软件总体设计概要说明
1.设计名称:数字图像运动检测
2.设计说明:
本文介绍一个物体运动检测系统,该系统的实现全部基于Windows和MFC编程技术。为了实现对一系列图片中运动物体的跟踪而设计的,它通过对一系列图片的处理,提取出图片背景,识别出运动物体,进而对运动物体进行跟踪,得到物体运动的轨迹。系统既可以单独使用,比如对电影中截取的一系列图片进行分析,得到某个运动物体的运动路线,也可以把它作为某个监视系统的软件核心部分,应用到如大型超市等的监视系统中。
3.使用此设计的目的:
1.系统实现过程中,运用了很多关于图像处理的知识。通过使用能够了解从图片中提取有用信息的基本方法,以及图像处理的主要手段,同时也可以获悉在MFC下构建系统的一般顺序。
2.通过对本系统的使用,可以了解图形图像处理的一些基本手段和方法,如细化、膨胀、灰度化、二值化、平滑、边缘提取等。同时可以了解物体跟踪的实现算法,即背景提取、物体定位、中心点确定、轨迹描述等,可以将这些技术用在各种数字视频监控系统中。
4.功能特点:
 系统能够自动提取背景;
 物体的识别准确率大于95%;
 每张图片的处理时间不大于3s;
 对图片噪声具有较强的适应性;
 系统能够长时间无故障运行;
 系统的操作简单。
 界面友好,简单易用
5.软件平台: Win98,VC+ + 6.0。
6.硬件平台:CPU主频大于等于600HZ,内存大于等于128MB。
7.界面设计:             
图2 运动检测系统界面图
8.界面功能使用流程图:  
    读取第一幅图         中 值 滤 波         灰 度 化            求 梯 度
       匹 配            读取第二幅图         得到特征区域       确定匹配中心
     文 件 读 入      中 值 滤 波       特征区域匹配                  再次匹配                 成 功  
                                        物体区域判定               灰 度 化 
     边缘提取          膨胀目标区域           二 值 化             求 梯 度
   细化边缘轮廓        去 离 散点        得到物体中心点       得到运动轨迹                          
图3 界面功能流程图
9.处理的系列图片例举:
图4 运动物体在起点图                        
图5 运动物体在终点图
以上所显示的两张图片是运动检测处理的系列图片中,最重要的两张图片。图4是小狗(运动物体)在开始即将运动的位置;图5是小狗(运动物体)已经运动到最终的位置;而小狗所在的运动背景就是图四与图五中的共同背景(即除了小狗之后的所剩下的图像)。除了以上提到的图片,运动检测还有内容介于在图4与图5之间的图片,那些都是小狗大致的运动过程。运动检测就是根据这样一系列的图片,从背景(即除了小狗之后的所剩下的图像)中识别运动物体,再物体定位最终得到物体的运动轨迹。
而能被系统处理的图片,即能进行数字图像处理的图像必须是离散型的图片,以像素为基本处理单位。本系统处理的图像文件格式是最常用BMP图像文件格式。BMP是微软公司为其Windows操作系统设置的标准图像格式,是未被压缩的图像文件格式。因为图像的数字化处理主要是对图像中的各个像素进行相应的处理,而未被压缩的BMP图像中的像素正好与实际要处理的数字图像相对应。这种文件最适合对之进行数字化处理。而压缩过的图像文件是无法直接进行数字化处理的。如JPEG、GIF等格式的文件,首先要对图像文件解压缩,这就涉及到一些比较复杂的压缩算法,需要掌握一定的信息论方面的知识,由于时间以及了解限制未能进行展开。
10.运动判定的软件流程:运动判定主要由3个软件模块组成:背景提取模块、物体定位模块和物体运动轨迹判定模块。其中背景提取模块完成从几张图片中提取出当前整个背景的功能。物体定位模块是在背景提取的基础上,实现运动物体在图片中大致位置的确定。运动轨迹判定则是在物体定位的基础上得到物体运动路线,并把它显示出来。流程图如图6~9所示。
背景提取              物体识别           轨迹绘制
图6 总的流程图             
第一幅图片载入            中值滤波             灰度化          求梯度
                               得到特征区域信息         确定特征区域第二幅图片载入
                              中值滤波        特征区域匹配根据需要可更多             
                                               图片信息对比 否         差异小于上界
                    重新进行判定
得到背景                     
图7 背景提取流程图

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