1、“.....然后如图所示的直方图。看到两个峰直方图。如果你选择的灰度值是阈值在底部，那么对象和背景可以很自然地分开。示的数学描述,图灰度直方图二迭代阈值法贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页迭代法是对复杂图像分割的方法。第张照片是作为初始阈值值。接着以下面的式子进行迭代找出平均灰度和，基于阈值图像分割,,,是,灰度值,是,加权因子的般表示,。求出新阈值当结束的迭代，钛是在结束了阈值分割。本文采用的运动检测算法现阶段有很多种方法都是关于运动目标的检测，本文研究了在特定上下文中的运动物体的实时监控系统中出现。如果你预先假定的背景相机的位置相对固定，背景不移动序列中。其目标是要提取的背景图像的变化部分。这整个算法基于差图像算法，在图像二值化阈值，分段二进制文件和分割模块中......”。

2、“.....图像的分割以及运动目标的提取过程如下就是计算处理背景图像与图像之间的差图像由于背景的图像被固定在图像时那里移动的图像中的对象出现通过比较图像灰度值对应的背景图像，您可以检测对象的运动，所以第步是处理图像和相应点灰色的录制图像作为背景图像之差的绝对值。中值滤波对已经取得了的图像往往会有些孤立噪声的存在，这种噪声中的下个发生在图像分析中可提取。去除噪声的高斯滤波和均值滤波时噪音，有时更会导致图像不清晰。所以本系统采用中值滤波可以有效地去除隔离的噪音。贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页对差图像进行阈值分割人的形象存在的两类像素是对应到玉背景没有对象出现的部分，这部分像素在以后的灰度值将是小另外是对应于对象出现的部分，由于这些对象和这些背景存在灰色的人，这部分像素在以后的灰度值相对差异较大，是大的图像，包括灰度级别更改部分和灰色值小的不变化部分，如果使用双峰值阈值的图像分割方法......”。

3、“.....如何对待处理差分之后与帧图像的二值化的图像合并问题。整体系统流程如图所示图整体系统流程本章小结粗糙在本章中的介绍的主要步骤和运动目标检测方法。解释了阈值分割的差分图像法。这两种方法进行了比较，使用阈值分割法的运动对象检测。贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页运动目标的选取与跟踪运动目标特征的选取运动目标的特征选取是个非常重要的跟踪依据，在诸多跟踪的算法中都会有目标特征的提取。所以，我们正在解压缩功能必需的目标本身上的变化或环境变化的运动，可以表示移动的物体。图像的特点可分为︰图像的统计特性各种功能，例如扭矩，如颜色直方图图像转换系统功能，如自回归模型和小波变换的特点代数图像的特征，比如奇异值分解的图像矩阵视觉特性的图像，利用边缘的图像轮廓纹理形状和区域特征。基于投影的目标跟踪运动目标跟踪对于性能要求特定应用环境和不同的图像类型，它都有不同的跟踪方法，然而不同跟踪方法是指不同的目标特征设计的......”。

4、“.....然而以有的跟踪算法也各不相同，而不同的跟踪算法只适用于运动目标不同运动的状态。如果距离远，当目标机动性不强面积较小，经常会采用滤波跟踪算法来提高目标跟踪的精度。如果是在近距离，目标有相当大的面积且帧间抖动也比较大时，采用匹配跟踪方法或形心跟踪方法来保持跟踪的精度和稳定性。图像相关匹配算法是从相同的场景，使用两个不同的传感器取下两个灰度图像对齐在空间中，进行比较的相对偏移两个图像之间通常已知的雷达基准或寻找实时光学图像匹配位置，这个过程称为图像匹配。它是种简单的治疗方法在计算机图像学目标跟踪车辆导航文字识别资源，具有非常重要的作用，在分析和其他领域。有很多各种各样的图像匹配算法，在这最基本的最小二乘算法不变的算法最小最大绝对差分算法互相关算法最小的卷积等上余种。他们每个人都有自己的优点和缺点，匹配最大相关算法与位置准确，直流噪声特性，他们往往成为图像匹究的方法有很多，如果能应用到实时图像处理上......”。

5、“.....然而在本文的系统中，还没有考虑图像的编码和压缩。在现实世界上很多场合，我们需要存储处理后的图像，提供的基础后，但图像将占用大量存储空间，如果被压缩，然后存储，这样你就可以节省大量的存储空间。因此我们在以后的设计要考虑图像的编码和压缩问题。贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页参考文献魏星智能视频监控系统中运动目标检测与跟踪技术的研究及其实现合肥工业大学,胡嘉凯智能视频监控系统中运动目标跟踪有关问题研究及其实现合肥工业大学,袁国武智能视频监控中的运动目标检测和跟踪算法研究云南大学,吴江波智能视频监控系统的运动目标检测与跟踪算法研究宁夏大学,李杰智能视频监控系统的研究和应用北京邮电大学,宁晓青智能视频监控系统的研究与应用太原理工大学,刘小伟智能视频监控系统的设计与设计武汉科技大学,左从菊智能家居网络中视频监控系统的研究与设计沈阳工业大学,杨智慧小区视频智能监控系统开发研究沈阳航空航天大学......”。

6、“.....刘桂芝智能社区网络视频监控报警联动系统的设计微计算机信息吴丽丽小区智能视频监控系统的研究北京邮电大学,董春利基于技术的智能小区视频监控系统光纤与电缆及其应用技术尹世柱智能小区视频安防监控系统电脑知识与技术王帆有关小区智能视频监控系统的分析电子世界贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页致谢我四年的大学生活即将结束，在这四年的中，我们学到了许多，有很多的收获。而现在我们还有最后课等待期末考,那就是毕业论文。写论文的这个过程中遇到了许多困难和障碍，到学校图书馆找资料，自己网上查阅相关问题，同学的帮助，还有就是论文指导老师的帮助，在这里我要感谢我的论文指导老师朱仲忠老师，没有他我的论文不可能这么顺利的写完，还要感谢我的室友，没有他们的帮助，我论文中的许多问题不会那么轻易的解决。虽然我们即将毕业而各奔东西，但我们的友谊永远不会改变。最后，我要感谢在被本文参考的文献作者，没有你们研究成果......”。

7、“.....金无足赤，人无完人。由于我的知识有限，所以写的论文难免不足之处，恳请各老师和同学批评和指正,配的主要方法，其原始公,贵州大学科技学院本科毕业论文设计第页,因为初始公式变量,是去了平均值后图像数据，而不是原始图像数据，因此该算法将计算密集型的有积极和消极，穷人规律和更多的中间结果，这样就不利专用硬件的实现它的结果，为此我们必须对最原始的公式进行转换。转换过后的公式就变成但是因为图像匹配的搜索过程基准图它是已经知到的，所以我们可提前针对基准图的子图数据来进行平方均值和平均值的计算，最后在提前装配在有关的计算机上面......”。

8、“.....和它需要时间来计算基线图数据和实时卷积的数据按时间的图像。图像匹配技术，其优点是简单低复杂性，所以，它引脚的时间间隔内，并且是对噪音非常敏感，但它有些先验知识的目标依赖的所以它是在过程中跟踪将不得不对该图像在真正的时间，以保证跟踪精度和成功更新的模板。投影法推算，在方向的分布图像测试称为投影方法，此方法是统计的自然方法。具体方法如下所示将处理后的二值图像作为水平方向上的投影，用来表示出它的水平投影结果，这很显然为维的数组，它是图像宽度的二进制表示形式的数组长度。,在这他们代表二进制图像高度和宽度，以及,表示的二进制图像,点灰度值。因为我们可以看到从水平投影，投影的突变在那里每个侯选作为起始区域，来测试个接个的数组元素的边界时发生数据值的变化，并开始写下的这点的坐标值。但是，如果它是从到了，等等为白色的开始，如果它是从非入有......”。

9、“.....我们要找到的头发不应该出现的不连续的间断的点和刺点，所以我们在研究前有个白色的终止的点和白色的开始点距离如果这个距离大于门限值阿尔法，所以我们认为上出现有新的候选人的区域，比我们在想这不连续干扰造成领导来的然后合并这两个地区。这种扫描的所有元素我们能在水平方向的终止和起始坐标，以及数目议案。我们针对以上叙述得到二值图像的水平方向各个区域挨个进行以下操作我们将这区域图像看作垂直方向上的投影，我们说它是垂直投影的结果，显然为维数组，数组的二进制图像高度的长度。,因为每个区与第二步法和投影域的合并，所以最后我们都得到终止目标区域的起始坐标。我们是以人为本为目标区域的垂直水平终止与坐标的起始并记录相应的位置，因此您可以获得目标区域外接矩形的原始图像。最后，我们可以基于水平投影的，是投影的轴和得到的最大点，就是在目标中心坐标对于垂直投影的结果，是点的轴投影值最大化，这是目标中心坐标......”。