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文檔簡介

1、封面模板(教務(wù)處統(tǒng)一印制,文科類、理工類統(tǒng)一使用)廣州航海學(xué)院(一號宋體加粗居中)畢業(yè)論文(48號宋體加粗居中)二O六年六月(三號宋體加粗居中)內(nèi)封(扉頁)模板畢業(yè)設(shè)計(論文)格式模板(理工類專業(yè)適用)基于低分辨率視頻的手勢運動方向檢測(標(biāo)題:二號宋體居中)專業(yè)班級:電子商務(wù)3班(二號宋體居中)姓 名:李四(二號宋體居中)指導(dǎo)教師:張三(二號宋體居中)信息與通信工程學(xué)院(二號宋體居中)摘要本文針對手機攝像頭所獲取的視頻文件,進行手勢運動 方向的檢測。針對低端攝像頭視頻圖像的特點,本文采用了 基于背景去除和膚色模型的方法對手部區(qū)域進行檢測,并判 別手部運動的方向。首先,獲取視頻圖像序列,即從視頻

2、文件中獲取每一幀 圖像作為待檢測的視頻圖像序列;其次,對獲取的視頻圖像 序列中的每一幀圖像進行顏色模型轉(zhuǎn)換、背景去除、圖像二 值化、形態(tài)學(xué)處理等預(yù)處理;然后 ,利用區(qū)域增長方法來檢測 視頻圖像序列中的手部連通區(qū)域,并計算每幀圖像中手部區(qū) 域的中心;最后根據(jù)圖像序列中手部區(qū)域中心位置的變化來 判斷手部運動方向。本文在 Visual c+6.0 開發(fā)環(huán)境下,借助于 OpenCV 開 放平臺,設(shè)計并實現(xiàn)了基于低端攝像頭視頻手勢運動檢測系 統(tǒng),得到了較好的檢測效果。關(guān)鍵詞:運動目標(biāo)檢測;顏色模型;區(qū)域增長ABSTRACTMoving target detection in video is to de

3、terminewhether thereis a moving target in the sequence ofvideo imagesand to identifythelocationandtrajectoriesof the movingtarget.Withthepopularization of camera functions in mobile phones and other electronic products ,it is increasingly become a kind of application needs to use gestures to control

4、 the mobile phones, so the problems of moving target detection based on the cameras of mobile phones are drawing more and more attention. However, the cameras that are widespread used in mobile phones are mostly low-end cameras, as the video files gained from the low-end cameras have some shortcomin

5、gs such as big noise and low-resolution, thus there is a certain degree of difficulty in the detection of the moving targets.modelKeywords: moving target detection , colorconversion目錄第 1 章 緒論 . 11.1課題研究的背景及意義 . 11.1.1視頻運動目標(biāo)檢測的研究現(xiàn)狀 . 11.1.2運動目標(biāo)檢測技術(shù) . 21.2本章小結(jié) . 4第 2 章 基礎(chǔ)知識 . 52.1視頻圖像預(yù)處理 . 52.1.1常用顏色模

6、型 . 5第 3 章 視頻圖像預(yù)處理 . 93.1引言 . 9結(jié)論 . 13參考文獻 . 14致謝 . 15附錄 1 . 錯誤!未定義書簽?;诘头直媛室曨l的手勢運動方向檢測第 1 章 緒論本模板只是作為本科論文格式示例作用,為盡可能涵蓋 畢業(yè)論文撰寫規(guī)范規(guī)定的內(nèi)容,部分圖片或表格與論文 內(nèi)容無關(guān),該模板論文無研究意義,師生只做格式參考。1.1 課題研究的背景及意義攝像頭( camera )又稱為電腦相機、電腦眼等,它作為 一種視頻輸入設(shè)備,在過去被廣泛的運用于視頻會議、遠程 醫(yī)療及實時監(jiān)控等方面。近些年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展, 網(wǎng)絡(luò)速度的不斷提高,再加上感光成像器件技術(shù)的成熟,使 得攝像頭

7、得到了越來越廣泛的應(yīng)用。1.1.1視頻運動目標(biāo)檢測的研究現(xiàn)狀視頻序列中運動目標(biāo)的檢測與跟蹤是計算機視覺和圖像 編碼研究領(lǐng)域的一個重要課題,在機器人導(dǎo)航、智能監(jiān)視系 統(tǒng)、交通檢測、醫(yī)學(xué)圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng) 域都有廣泛的應(yīng)用。運動目標(biāo)檢測就是判斷視頻序列中是否 存在運動目標(biāo),并確定運動目標(biāo)的位置。運動目標(biāo)的提取主要包括運動檢測以及目標(biāo)提取兩個步驟,其中運動檢測處于 整個視覺監(jiān)視系統(tǒng)的最底層,是各種后續(xù)高級處理如目標(biāo)分 類,行為理解等的基礎(chǔ)。1.1.2運動目標(biāo)檢測技術(shù)運動目標(biāo)檢測技術(shù)研究如何完成研究對象(圖像序列) 中感興趣的目標(biāo)區(qū)域的“準(zhǔn)確定位”問題。1.1.2.1光流法三種傳統(tǒng)的運

8、動目標(biāo)檢測算法之一。當(dāng)物體運動時,在 圖像上對應(yīng)物體的亮度模式也在運動,從而稱光流是圖像亮 度模式的視在運動。光流法檢測采用了目標(biāo)隨時間變化的光 流特性。1.1.2.2幀間差分法三種傳統(tǒng)的運動目標(biāo)檢測算法之一。幀間差分式檢測相 鄰兩幀圖像之間變化的最簡單、最直接的方法,它是直接比 較了兩幀圖像對應(yīng)像素點的灰度值的不同,然后通過閾值來(1.2 )提取序列圖像中的運動區(qū)域。二值圖像中為“0 ”的像素對應(yīng)在前后兩幀圖像之間沒有發(fā)生(由于運動而產(chǎn)生的)變化的 地方,為“1”的像素對應(yīng)兩幀圖像間發(fā)生變化的地方,這常 是由目標(biāo)運動而產(chǎn)生的。計算得到如式(1.1 )。Qs h Z32F45(1.1)其中,E

9、s、Ec基體和涂層的平均彈性模量;爲(wèi)、ac 基體和涂層的熱膨脹系數(shù);AT-噴涂前后溫差;D、 d基體和涂層的厚度。將查得各值代入公式得:Co 2?。?m)1 1 4 41 12 R 287 285 (1 產(chǎn)392.9 m s處理過程如圖1.1所示圖1.1手部運動方向檢測結(jié)構(gòu)圖由圖1.1可以知道,當(dāng)?shù)玫揭粋€變量的概率密度函數(shù) pdf時,熵就可以用來度量其狀態(tài)的連貫性,同時,熵也是能量 的一種表示1.2本章小結(jié)視頻序列中運動目標(biāo)的檢測與跟蹤是計算機視覺和圖像 編碼研究領(lǐng)域的一個重要課題,在機器人導(dǎo)航、智能監(jiān)視系 統(tǒng)、交通檢測、醫(yī)學(xué)圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng) 域都有廣泛的應(yīng)用。運動目標(biāo)檢測就

10、是判斷視頻序列中是否 存在運動目標(biāo),并確定運動目標(biāo)的位置。K學(xué)弟A眷垃翦第2章基礎(chǔ)知識基于視頻序列的運動目標(biāo)檢測與跟蹤涉及到很多研究領(lǐng) 域,如數(shù)字圖像處理、計算機視覺、信息融合、模式識別與 人工智能等。2.1視頻圖像預(yù)處理2.1.1常用顏色模型顏色模型的用語是在某些標(biāo)準(zhǔn)下用通常可接受的方式簡 化彩色規(guī)范。本質(zhì)上顏色模型是坐標(biāo)系統(tǒng)和子空間的規(guī)范。位于系統(tǒng)中的每種顏色都由單個點來表示(1)RGB彩色模型在RGB模型中,每種顏色出現(xiàn)在紅、綠、藍的原色光譜分量中,這個模型基于笛卡爾坐標(biāo)系圖2.1所示的立方體。圖中R、G、B位于3個角上。在該模型中,灰度等級沿著主對角線從原點的黑色到點(1 ,1,1)的

11、白色分布。(2 )灰色模型本質(zhì)上顏色模型是坐標(biāo)系統(tǒng)和子空間的規(guī)范。位于系統(tǒng) 中的每種顏色都由單個點來表示。單位在每列的書寫示例如 表2.1所示。表2.1單位在每列的書寫示例基體序號粉末類型和預(yù)熱溫度(C)失效溫度(C)Ec計算值(GPa)SUS3041粗粉& 10001804.21不銹鋼2粗粉& 800104.384.955.083細粉 & 10003004細粉 & 800120表格的分欄情況示例如表2.2所示表2.2分欄情況示例基體粉末類型預(yù)熱溫度(C)平均值60044.28%粗粉80042.37%100039.74%SUS304不銹鋼 -60027.95%細粉800100025.41%24

12、.77%碳鋼粗粉100035.65%細粉100022.95%表的通欄情況和全表統(tǒng)一單位的情況如表2.3所示表2.3插入表格的通欄示例(單位:臺)稱/間 名時電風(fēng)扇冰箱洗衣機10月10020030011月20012月200100400合計500500900若表格一頁放不下,續(xù)表的情況如表2.4所示表2.4 CMS_VIDEO 數(shù)據(jù)表字段標(biāo)識字段含義數(shù)據(jù)類型是否主鍵是否外鍵IDIDINTEGER是否VIDEO_NAME視頻名稱VARCHAR2(20)否否VIDEO_TYPE視頻類型VARCHAR2(20)否是VIDEO_PATH視頻路徑VARCHAR2(20)否否表2.4 (續(xù)表)字段標(biāo)識字段含義

13、數(shù)據(jù)類型是否主鍵是否外鍵UPLOADER_ID上傳人IDINTERGER否是UPLOAD_DATE上傳日期DATE否否ISPASS是否審批INTERGER否否2.2本章小結(jié)本章主要介紹了表格的顯示第 3 章 視頻圖像預(yù)處理3.1 引言本章是視頻圖像的預(yù)處理階段,首先,獲取視頻圖像; 然后對視頻圖像序列中的每幀圖像進行圖像預(yù)處理。 如圖 3.1 所示。*L冊十;代 ight*+;vtfSei廉仔施51迂YKSYES=J?TNOI冋右運動1 卡訊斷出行遢)盡護川忡閹愜的FAU【譏即:汽悄 befbre耿弟i*l軸圏像的于-那|也-!圖3.1手勢運動方向檢測流程圖由圖3.1可知,視頻圖像的預(yù)處理階段

14、,首先,獲取視 頻圖像;然后對視頻圖像序列中的每幀圖像進行圖像預(yù)處理。3.2圖像的多種顯示方式分圖的情況如圖3.2所示riem=T aVTtieibr; 做斧込畀a)粗粉涂層b )細粉涂層i-=:n海岸g-_ra那顋亍幵X-JCEL趙內(nèi)科】2-此札氓為亡】a 4整塑匕DrtiT-#協(xié)F宙簾HIF io_內(nèi)十需慮呂丁 :一詞耳蜩匸xJ Efiixu別豈遊萍毋圖3.1涂層在冷卻過程中殘余熱應(yīng)力的變化情況在圖中說明比較多的情況下,采取如圖3.2或圖3.3的格式。在本模板中,由于版面有限,截圖以說明樣式,實際 上圖3.3是一個單行表格,左邊是圖,右邊是文字說明。圖3.2透平膨脹機的組成結(jié)構(gòu)TiMgr

15、fHi Qf 缶曲襯煽足 * C#l|nn|-livSSMd (WT 5U53D4-Bm .:-KMilMUtm BOO BOO- 佃2 KU&Tkkth 峠 o 孰応f* * Ce130 I FV IMq1 1 蝸殼2 2噴嘴環(huán)3 3固定法蘭墊片 4 4固定法蘭5 5石墨軸承 6 6軸承座7 7 轉(zhuǎn)軸8 8風(fēng)機軸承蓋9 9 風(fēng)機蝸殼外環(huán)1010 風(fēng)機蝸殼內(nèi)環(huán) 1111 風(fēng)機輪圖3.3透平膨脹機的組成結(jié)構(gòu)3.3本章小結(jié)本章主要介紹了圖片的格式結(jié)論在 Visual c+6.0 開發(fā)環(huán)境下,借助于 OpenCV 開放平臺,設(shè)計并實現(xiàn)了基于低端攝像頭視頻手勢運動檢測系統(tǒng)。參考文獻1付夢印,鄧志紅,張繼偉.Kalman濾波理論及其在導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用M.北京:科學(xué)出版社,2003 : 89-97 .2鄧宇復(fù)雜背景下的運動目標(biāo)檢測技術(shù)研究貴州大學(xué),20073張愛茜,陳日清,魏東斌,王連生.氯代芳香族化合物對羊角月牙藻的毒性及 QSAR分析.中國環(huán)境科學(xué),2000 . 20(2) : 102-1054 C.Stauffer , W.E.L.Grimson.Adapitve Background MixturePro Computer

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