摘要：日常生活中多媒体技术得到了日益广泛的应用，国内外对于多媒体技术应用的研究也在不断进行中。视频压缩技术的发展，促进了多媒体技术应用水平的提高。在这种背景下，静止背景下运动视频图像的分割这一课题也有了日益广泛的研究空间。本论文首先介绍了这一课题所需的软件：Visual studio、Visual c++以及opencv。然后描述了对图像的预处理，包括去噪、灰度化等。再阐述了对于这一课题实现的具体方法和步骤，本文采用了分水岭算法来实现课题。文章最后列出了实验结果，对本文进行了验证。9314
关键词：多媒体技术；运动视频图像;预处理；分水岭算法
The Segmentation of Motion Video Image out of Static Background
Abstract：Multimedia technology in everyday life has been used increasingly widely. The research of multimedia technology is progressing whither in or out our country. The development of video compression technology, promotes to improve the level of the application of multimedia technology. In this context, moving video image segmentation in the static background has been studied more and more. This article first introduces the required software of this topic: Visual studio, Visual c++ and opencv. Then it describes the pretreatment of the image, including denoising, gray. Then describes the concrete methods and steps of this issue, and uses the method of watershed algorithm to realize the task. Finally, the experimental results are listed to verify this object.
Keywords：Multimedia technology；Moving video image；Pretreatment of the image；Watershed algorithm
目录
1 绪论 5
1.1 本课题研究背景和意义 5
1.2 国内外研究现状 5
1.3 研究的难点 7
1.4 Visual Studio 7
1.4.1 程序开发 7
1.4.2 用户体验 7
1.4.3 高效的团队协作 8
1.5 Visual C++ 8
1.6 Opencv概述 8
1.6.1 OpenCV安装与环境变量配置 10
1.6.2 Opencv图像结构定义 11
1.7本章小结 12
2 视频图像处理 13
2.1 导论 13
2.2 图像的灰度化处理 14
2.3 图像的去噪处理 15
2.3.1 均值滤波 17
2.3.2中值滤波 17
2.4 图像的二值化处理 19
2.4.1 选取阈值的常见方法 20
2.5 数学形态学滤波 20
2.5.1 图像膨胀与腐蚀 22
2.5.2 开运算和闭运算 22
2.6本章总结 22
3 运动视频图像的检测 24
3.1 运动视频图像检测的基本方法 24
3.1.1 差分法 24
3.1.2 光流法 25
3.2 背景检测 25
4 运算过程 27
4.1分水岭算法 27
4.2 开闭运算获取形态梯度 27
4.3 给定阈值非线性变换 28
4.4 给定尺度的非线性划分 29
5 运算结果 31
5.1 帧差的运算 31
5.2 累积量的运算 32
5.3 对累积量结果取阈值 32
5.4 提取相关内容 33
5.5膨胀腐蚀运算 33
致谢 35
参考文献： 36
1 绪论
1.1 本课题研究背景和意义
随着科学和技术水平的提高，现代社会更加强调工作效率。因此在这方面具有优势的自动化装置得到了越来越广泛的应用。在这种大的背景下，在图像采集、图像数字处理方面，多媒体技术日益受到人们的关注。例如在工厂生产过程中，可以监测到有问题的生产线，在保安监控中可以及时发现外来入侵。应用了这种技术后，既节省了人力，又避免了人为方面的错误，从而使得多媒体技术得到了日益广泛的应用。 VC++opencv静止背景下运动视频对象的分割:http://www.751com.cn/jisuanji/lunwen_7975.html