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1、西南科技大学毕业设计（论文）开题报告学 院信息工程学院专业班级电子0304姓 名赖云建学 号题 目视频图像中人的检测和定位题目类型设计型一、选题背景及依据（简述国内外研究现状、生产需求状况，说明选题目的、意义，列出主要参考文献）1.1国内外研究现状现代社会是一个人口密集、高度复杂的社会，人类的活动范围越来越大，面临的突发事件和异常事件越来越复杂，监控的难度和重要性也越来越突出。人力越来越难以胜任分析和理解采集到的数量惊人的视频数据。目前广泛使用的视频监控系统已经很难满足实际的需要。因此，世界各国政府和学者密切关着注新一代的监控技术智能视觉监控技术。而智能视觉监控技术的基础便是运动目标的分割与跟
2、踪。该项技术具有广泛的应用前景。具体的讲，可应用于交通场景（如十字路口、高速公路、停车场、飞机场等）监控、军事场景监控、国家重要安全部门（如军事基地、银行等）监控、敏感的公共场合（如天安门广场、火车站等）监控和高级社区保安监控等等。1.2选题目的数字图像处理是当前国内外研究的热点课题，其应用也涉及到了社会生产和生活的方方面面，本课题研究视频图像中人的检测和定位算法，对数字图像处理的相关知识是一个非常好的实际锻炼机会。通过本课题的研究，使自己的专业知识得到进一步的巩固和加深。在学习数字图像处理等课程的基础上，对视频图像中人的检测和定位算法进行研究，并通过编程的办法加以实现，使理论与实践相结合，达
3、到锻炼自我的目的。并为今后走上工作岗位打下坚实的基础。1.3 研究意义目前用于安全监控的摄像机越来越多，但摄像机的主要作用通常只代替了人眼简单地将结果记录下来，还不能代替人脑发挥实时、主动的分析监控功能。而本课题的研究目标是实现视频图像中人的自动检测和定位，进而赋予计算机具有观察动态场景中运动目标行为的视觉能力，使监控摄像机更加智能化，能够实时分析和处理摄像机所捕捉的视频数据，完成目标的跟踪、捕捉和异常行为检测与报警等功能。对于未来的社会公共场所的智能化监控应用提供技术和方法上的支持。本课题研究的是视频图像中人的检测和定位的一种算法，这种方法是利用颜色和边缘信息进行处理，适用于各种凌乱的画面，
4、可靠性高。这种方法不但可以应用于智能视觉监控技术，还可以应用于人体动作识别、人机互动和极低带宽通信当中。1.4参考文献 1、（美）Rafael C.Gonzalez、Richard E.Woods.数字图像处理（第二版） 北京：电子工业出版社，2006年3月第6次印刷。 本书介绍了数字图像处理基础、空间域和频域的图像增强；讨论了图像复原、彩色图像处理、小波变换及多分辨率处理和图像压缩；另外还详细介绍了形态学图像处理、图像分割、表示和描述和对像识别等。 2、（美）Rafael C.Gonzalez、Richard E.Woods.数字图像处理（MATLAB版） 北京：电子工业出版社，2003。
5、本书把图像处理基础理论与软件实践方法相结合，在讲述了MATLAB基础之后，讲了图像处理的主要内容，主要包括亮度变换、线性和非线性滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、图像数据压缩等以及其MATLAB实现。 3、闫敬文，数字图像处理技术与图像图形学基本教程 北京：科学出版社，2002。 本书介绍了Matlab编程技巧和MFC混合编程技术、Matlab软件图像处理工具箱常用函数、图像处理中的压缩编码方法、基本图像处理的实用方法、图像压缩技术以及国际标准中采用的核心算法、遥感图像的处理及应用、图像图形学的基本知识及实际开发应用技术。4、Sumer Jabri, Zoran Duric, Harry W
6、echsler，“Detection and Location of People in Video Images Using Adaptive Fusion of Color and Edge Information”， Department of Computer Science ，George Mason University. 本文主要介绍了图像处理中一种基于颜色和边缘信息的背景提取方法，具体内容为视频图像中人的检测及跟踪算法。 5、贺兴华、周媛媛、王继阳、周晖等，MATLAB 7.X 图像处理 北京：人民邮电出版社。2006年11月第1版。 本书主要介绍了MATLAB7.0在图像处理
7、中的应用，包括MATLAB中图像的读写、显示等基本操作和图像处理相关操作。详细介绍了MATLAB的图像处理工具箱的应用。 6、钟麟、王峰，matlab仿真技术与应用教程 北京：国防工业出版社。2004年1月第1版。 本书介绍了MATLAB的基础知识及其在图形绘制和图像处理方面的应用。主要内容包括MATLAB6的基本操作、图形处理工具箱的常用功能，以及如何利用MATLAB图像工具箱的函数实现图像变换、图像增强、图像分割和特征提取。 7、飞思科技产品研发中心 ，MATLAB6.5应用接口编程 北京：电子工业出版社，2003年1月第1版。 本书介绍了MATLAB接口基础知识、在MATLAB中调用C语
8、言或FORTRAN语言程序、MATLAB中数据的输入输出以及MATLAB与C/C+的接口编程等方面的内容。 8、肖伟，MATLAB程序设计与应用 北京：北京交通大学出版社，2005。 本书全面介绍 MATLAB 的功能及使用方法，包括 M ATLAB 基本应用及高级应用。通过大量实例，展示了 MATLAB 在图像处理、仿真设计、优化设计、神经网络、程序接口等方面的最新应用。 9、MATLAB7.0帮助文档 在MATLAB的帮助文档中，介绍了MATLAB的各种应用和操作方法，包含了丰富的实际例子，通过例子来详细地介绍了各种函数的使用方法及其内涵。二、主要研究（设计）内容、研究（设计）思想及工作方
9、法或工作流程2.1研究内容本课题对视频图像中人的检测和定位方法进行研究，并用Matlab编程实现具体的算法。本课题主要研究内容是突破以往监控系统的单纯记录功能，使监控系统从记录上升到可以实现视频图像中人的自动检测和定位，是计算机具有实时分析和处理摄像机所捕捉的视频数据，完成目标的跟踪、捕捉和异常行为检测等功能。2.2 设计思想2.2.1、设计算法基本原理现在，很多视频图像中人的检测和定位的算法都是基于颜色和亮度信息的，这种算法在一定条件下会得出错误的结果。针对这种弊端，在本设计中采用另外一种基于颜色和边缘信息的算法，这种算法可以大大提高系统的可靠度。本算法的大致思想流程如下图1所示：图1、算法
10、流程2.2.2、彩色图像模型 彩色模型的用途是在某些标准下用通常可接受的方式简化彩色规范。本质上，彩色模型是坐标系统和子空间的规范。位于系统中的每种颜色都用单个点来表示。现在所用的很多彩色模型都是面向硬件或是面向应用的。可以分为：RGB模型、CMY、CMYK模型、HSIM模型。 本设计的建模中我们使用RGB彩色模型，这是最通用的面向硬件的模型，其应用主要是彩色监视和一大类的彩色视频摄像机。在这种模型中，我们所表示的图像由三个图像分量组成，每一个分量图像都是其原色图像。当送入RGB监视器时，这三幅图像会在荧光屏上混合产生一幅合成的彩色图像。2.2.3、图像分割 在对图像的研究和应用中，我们往往仅
11、对图像中的某些部分感兴趣。比如在监控系统中，我们感兴趣的是图像中的运动物体。本课题研究视频图像中人的检测和定位，所以同样需要使用图像分割技术来提取出我们需要的人的信息。在图像分割技术中，我们把感兴趣的部分叫做目标或前景，其他部分称为背景。图像前景一般对应图像中具有独特性质的区域。为了辨识和分析前景，需要将这些有关区域分离出来，图像分割就是把图像空间划分成若干个具有某些一致性属性的不重叠区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程，而对图像空间的划分则建立在区域的相似性和非连续性这两个概念上。其中，相似性是指同一区域中的像素特征是相似的；非连续性是表明不同区域间像素的特征存在突变。2.2.4、彩色图像分
12、割方法 总的来说，彩色图像的分割方法可以分为基于像元、区域和边缘分割三大类，前两类利用的是相似性，基于边缘的分割方法则是利用不连续性。1)、基于像元的分割这种方法可以分为三类：直方图门限技术、色彩空间聚类法、模糊聚类分割法。其中直方图门限技术是最常用的，由于图像门限处理的直观性和易于实现性，使得这种技术在图像分割应用中处于中心地位。这种方法的主要思想是将RGB色彩空间转换为HVC或其他色彩空间，再分别求H、V、C的一维直方图，寻找最明显的峰值，一般选定两个作为门限将图像分为不同的几个区域。2)、基于区域的分割基于像素的分割是通过以像素性质的分布为基础的门限来进行的，以区域为基础的分割方法主要可
13、以分为区域生长和区域分离与合并两类技术。其中，区域生长是一种根据事前定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域的过程。基本的方法是以一组“种子”点开始将与种子性质相似的相邻像素附加到生长区域的每一个种子上；区域分离与合并是在开始时将图像分割为一系列任意不相交的区域，然后将它们进行聚合与拆分或先将图像分为彩色和非彩色区域，然后用直方图门限法，进行8*8大小块的合并。3)、基于边缘的分割边缘检测是本课题中非常重要的环节，可以分为局部边缘检测和全局边缘检测两类。在边缘检测技术中常使用Sobel、高斯拉普拉斯算子。局部的边缘检测只考虑像素点邻域的信息来决定一个边缘点，常用的算法是C-均值聚类算法；而全局边
14、缘检测技术必须考虑到全局最优化。2.2.5、图像复原 图像复原处理的目的是去除干扰、模糊和图像畸变，恢复图像的本来面目。图像噪声包括随机噪声和相干噪声，随机噪声表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰。这些干扰可以通过维纳滤波、逆滤波、同态滤波等方法加以去除。而图像的畸变则需要使用图像的空间变换操作来修正。2.2.6、图像重建 由于在本课题中使用的是视频序列，即，输入和输出都是视频数据，要使输出得到图像，则需要进行图像重建。图像重建的主要算法有代数法、迭代法、傅立叶反投影法、卷积反投影法等。其中因为卷积反投影法运算量小、速度快，因而应用最广泛。2.2.7、MATLAB用于图像处理 MATLAB是
15、由美国Mathworks公司推出的计算机软件，经过多年的发展和完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一。由于图像对象的表达采用的是一组有序的灰度或彩色数据元素构成的实值数组，所以在MATLAB中可以借助二维数组来存储和处理图像。在MATLAB中包含专用的图像处理工具箱，提供了大量的图像处理函数，可以很方便地对图像进行相应的处理。 另外，因为MATLAB具有非常灵活的程序接口，可以方便地与C/C+等语言进行接口编程，使得MATLAB在图像处理上得到了更加广泛的应用。2.3设计流程1、深入理解课题所涉及的研究内容，查阅相关的文献资料；2、进一步学习数字图像处理中关于图像分割的相关
16、知识；3、学习matlab中关于图像处理的相关知识；4、学习C/C+与matlab的接口知识；5、在导师指导下进行相关算法的研究；6、根据任务和算法进行程序设计与调试；7、优化设计、完成算法分析文档和程序的详细说明文档；8、撰写论文。三、毕业设计（论文）工作进度安排第一阶段：开题报告2007.1.42007.1.11 查找文献资料，对课题相关研究现状进行详细调研，学习和设计课题相关的数字图像处理、matlab程序设计等知识，拟订设计的大致算法和思路。2007.1.112007.1.13 完成开题报告初稿，并提交给导师评审。2007.1.132007.1.21 根据导师建议和意见完善开题报告，准
17、备开题答辩。第二阶段：设计阶段2007.1.232007.2.10 全面学习视频图像处理的相关知识，对拟定的各种算法进行分 析比较，择优确定出最后设计采用的算法。2007.3.52007.3.31 根据算法确定各个功能模块的程序流程，写出程序的matlab源代码。2007.4.12007.4.10 调试程序源代码，改正程序中存在的错误，并进行程序功能测试，完善程序功能。2007.4.112007.4.20 针对题目的扩展要求，进行matlab与VC的接口编程，完成程序 从matlab到C/C+的转换。2007.4.212007.4.30 进一步优化设计，整理设计资料。第三阶段：论文撰写2007
18、.5.12007.5.10 根据设计资料，撰写论文初稿。2007.5.112007.5.20 将论文初稿提交给导师检查，并根据导师意见对论文进行修改完善。2007.5.212007.5.31 进一步完善毕业论文，并最终完成论文终稿。第四阶段：答辩2007.6.1答辩前 论文打印、装订、评审，评审通过后参加答辩。指 导教 师意 见导教师签字_ 年 月 日院 系毕 业设 计领 导小 组审 核意 见难 度综合训练程度是否隶属科研项目 教学院长（公章）_ 年 月 日备注：1、题目类型分为： 研究型、设计型和应用型等。2、题目难度分为： A、B、C、D四个等级。3、综合训练程度分为： A、B、C三个等级。