【正文】 湖南工學(xué) 院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 20xx屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 基于 MeanShift 算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 院 、 部： 電氣與信息工程學(xué)院 學(xué)生姓名： 方掙掙 指導(dǎo)教師： 夏鑫 職稱(chēng)（學(xué)位） 碩士 專(zhuān) 業(yè)： 電子信息工程 班 級(jí)： 電子 1004 班 完成時(shí)間： 20xx 年 5 月 31 日 湖南工學(xué) 院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 I 摘 要 作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要部分，智能視頻監(jiān)控技術(shù)不僅在政府和企業(yè)的廣泛應(yīng)用，隨著社會(huì)的進(jìn)步，家庭也在很大程度上 離不開(kāi)它，而智能視頻監(jiān)控方面的核心技術(shù)是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤，從 21 世紀(jì)以來(lái)，伴隨著信息科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的研究者開(kāi)始關(guān)注智能化視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的移動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究。盡管人們?cè)?20世紀(jì)就已經(jīng)提出了很多有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，但事實(shí)上，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤技術(shù)在實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中仍然是困難重重，例如背景的不穩(wěn)定、目標(biāo)跟蹤過(guò)程中被遮擋、目標(biāo)跟背景顏色相似等因素，都會(huì)很大程度上破壞跟蹤效果，因此，要想設(shè)計(jì)出跟蹤效果好的均值漂移算法仍然具有很大挑戰(zhàn)性。 在本篇論文中，簡(jiǎn)要的介紹了一下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的發(fā)展史（從第 一次被提出，一直到該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域），運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)經(jīng)歷了一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。本論文還提到了視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架，并分析了每一部分的原理；同時(shí)也研究了圖像處理技術(shù)在智能化視頻監(jiān)控體系中的應(yīng)用，主要包含數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論、圖像的預(yù)處理和目標(biāo)模型描述等。 對(duì)于智能化視頻監(jiān)控體系在實(shí)踐中的應(yīng)用，本論文采用的是 MeanShift（均值漂移）跟蹤算法，該算法是一項(xiàng)先進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)。還詳細(xì)分析了基于均值漂移算法在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面的應(yīng)用，而且驗(yàn)證了 MeanShift 算法在實(shí)際應(yīng)用中的收斂性【 1】 。對(duì)于均值漂移 算法易出現(xiàn)的缺點(diǎn)，對(duì)其一一攻破，并且進(jìn)行了多次仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)論表明 :該算法的跟蹤效果較好。 關(guān)鍵詞： 智能視頻監(jiān)控；視頻圖像處理；背景差分法；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤； MeanShift算法 湖南工學(xué) 院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 II ABSTRACT As an important part of puter vision, intelligent video surveillance technology, not only in government and enterprises a wide range of applications, with the progress of society, the family also largely inseparable from it, and intelligent video surveillance technology is a moving target core the track, from the 21st century, with the rapid development of information science and technology, more and more researchers began to focus on research in intelligent video surveillance system moving target tracking algorithm. Although people in the 20th century has been proposed many effective moving target tracking algorithm, but in fact, moving target tracking technology is still in the process of realization is difficult, such as unstable background, target tracking process is blocked, the target the background color is similar with other factors, will largely destroyed tracking results, therefore, in order to design a good effect mean shift tracking algorithm still has a great challenge. In this paper, a brief introduction about the history of the moving target tracking technology ( from the first to be made until the technology applied to various fields ), moving target tracking technology has gone through a long process. The paper also mentioned the structural frame of video surveillance systems, and analysis of the principle of each part。 also studied image processing technology in intelligent video surveillance system consists mainly of mathematical morphology theory, image preprocessing and objectives model description. For the application of intelligent video surveillance system in practice, this thesis is the MeanShift (mean shift) tracking algorithm, which is an advanced motion tracking technology. Also a detailed analysis based on the mean shift algorithm in moving target tracking application, and verify the MeanShift algorithm in the practical application of the convergence [1]. For the mean shift algorithm prone shortings, its one break, and conducted a number of simulations, the conclusions show that : better tracking performance of the algorithm. Keywords : intelligent video surveillance。 video image processing。 background subtraction。 tracking of moving targets。 MeanShift algorithm 湖南工學(xué)院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 目 錄 1 緒論 ...................................................................1 課題研究背景與意義 ...............................................1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 ...................................................1 目標(biāo)跟蹤問(wèn)題的困擾因素 ...........................................2 本章小結(jié) .........................................................3 2 圖像處理簡(jiǎn)介 ...........................................................4 圖像灰度化處理 ...................................................4 圖像噪聲處理 .....................................................4 目標(biāo)表示 .........................................................5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué) .......................................................6 本章小結(jié) .........................................................7 3 VC 編程環(huán)境的搭建 ......................................................8 OpenCV 簡(jiǎn)介 ......................................................8 下載和安裝 OpenCV .................................................8 搭建 OpenCV 環(huán)境 ..................................................8 OpenCV 中常用函數(shù)介紹 ...........................................10 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ..................................................10 常用函數(shù) ..................................................12 本章小結(jié) ........................................................14 4 基于 MeanShift 的目標(biāo)跟蹤算法 .........................................15 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤綜述 ................................................15 MeanShift 算法研究 .............................................15 基本 MeanShift 算法 .......................................15 MeanShift 算法工作原理分析 ...............................16 程序運(yùn)行結(jié)果 ....................................................19 圖形界面 ..................................................19 目標(biāo)跟蹤效果 ..............................................20 本章小結(jié) ........................................................22 結(jié)束語(yǔ) ..................................................................23 湖南工學(xué)院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 參考文獻(xiàn) ................................................................24 致 謝 ...................................................................25 附 錄 ...................................................................26 湖南工學(xué)院（本科）畢業(yè)設(shè)計(jì)論文 1 1 緒論 課題研究背景與意義 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心研究課題之一，它涉及到各個(gè)科研領(lǐng)域。隨著社會(huì)的快速發(fā)展，光靠人力已經(jīng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理。因此，急需一項(xiàng)技術(shù)能夠代替人在不穩(wěn)定的環(huán)境中對(duì)繁瑣的數(shù)據(jù)的進(jìn)行處理。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)恰好具備這項(xiàng)功能，它通過(guò)對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中目標(biāo)定位、識(shí)別與跟蹤 【 2】 。本論文主要是對(duì) MeanShift 目標(biāo)跟蹤算法進(jìn) 行研究。 通過(guò)研究者們的實(shí)踐發(fā)現(xiàn)， MeanShift 算法 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域中有著相當(dāng)高的目標(biāo)匹配度 ， 多次應(yīng)用在了對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)中。 MeanShift 算 法不僅在軍事領(lǐng)域舉足輕重，工業(yè)領(lǐng)