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摘要视频中目标检测在诸多领域中都有应用，低照度CMOS图像传感器成为固体微观器件发展的一个重要方向，OpenCV作为一个对视频图像处理的开源计算机视觉库，对低照度CMOS图像性能分析与目标检测的研究很有帮助。本文主要利用OpenCV中的一些检测跟踪算法实现对低照度CMOS采集视频中的目标检测跟踪。28224
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本文主体首先对系统的整体结构和各部分原理进行介绍，由于低照度CMOS图像传感器采集的视频噪声大，在进行低照度CMOS图像性能分析之后介绍了一些图像预处理的方法，然后介绍本课题用到的运动目标检测跟踪算法，再用这些算法对预处理前的视频和预处理后的视频分别进行操作，最后对所有的检测结果进行比较分析得出相应的结论。
关键词 低照度CMOS图像传感器 OpenCV MV-U2000 运动目标检测跟踪
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Low illumination CMOS image analysis and target detection performance based on OpenCV
Abstract
Video target detection is widly used in many fields,and Low illumination CMOS image sensor becomes an important direction of the development of the solid micro devices, OpenCV is an open source computer vision library of video image processing, it is very helpful for performance analysis of lowl illumination CMOS image and target detection research. In this paper, In this paper, we use some of OpenCV detection and tracking algorithm for target detection and tracking in video acquired by low illumination CMOS.
The main body of this article first introduce the overall structure of the system and the principle of each part .Due to the large video noise of low illumination CMOS image sensor, after analyzing the performance of low illumination CMOS image and then introducing some image preprocessing methods.Then,this article will introduce moving target detection and tracking algorithm usd in the topic, and use these algorithms to preprocess the video before pretreatment and the video after pretreatment, Finally, compare and analyze all results and obtain corresponding conclusions.
Keywords Low illumination CMOS image sensor OpenCV MV-U2000 Moving target detection and tracking
目 次
1 引言 1
1.1 课题研究意义及发展现状 1
1.2 本文的研究背景 3
1.3 本文的工作内容及结构安排 3
1.3.1 本文的研究内容 3
1.3.2 结构安排 3
2 目标检测跟踪软硬件平台概述 5
2.1 系统整体结构和工作过程 5
2.2 系统各部分工作原理介绍 5
2.2.1 CMOS传感器 5
2.2.2 MV-U2000采集卡 7
2.2.3 计算机视觉及OpenCV工具库功能介绍 9
3.1 低照度图像性能分析 11
3.1.1 噪声种类 11
3.1.2 去噪方法 11
3.2 运动目标检测及跟踪算法介绍 15
3.2.1 混合高斯背景建模法 15
3.2.2 帧间差分法 17
3.2.3 均值背景减除法 18
3.2.4 基于运动模板的跟踪算法 19
4 算法设计及仿真结果 20
4.1 混合高斯背景建模检测法结合运动模板跟踪法 20
4.2 三帧差检测法结合运动模板跟踪法 23
4.3 均值背景减除法检测法结合运动模板跟踪法 26