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文档简介

1、基于多源图像融合的目标检测跟踪技术研究 -应用软件：matlab VC6.0 成员：钱克苍 梅晟 应敏敢 张其申 黄鸣阳数字图像处理的研究内容1) 图像变换2) 图像编码与压缩 3) 图像增强和复原4) 图像分割5) 图像描述6) 图像分类（识别）图像处理的应用：基础处理：通过各类算法来加强图片的各项属性，比如对比度，降噪等等。典型的应用包括比如Photoshop此类软件，或者各类摄像设备在输出图像前的预处理等等。内容处理：对图像内容的分析。常见应用包括脸部检测与识别（现在很多数码相机都包含此功能）、视频搜索、电话会议辅助系统、汽车辅助系统（比如行人探测、交通标示牌识别）等等很多方面，此类应用

2、目前正处于快速成长期。C+处理部分：原图：中值滤波去噪（左为原图）：左为垂直水平边缘增强，右为Sobel边缘检测左为傅里叶变换，右为沃尔什哈达玛变换三角HIS变换（右为融合后图像）:H(色调）、I（亮度）、S（饱和度）：Brovey变换：红色通道层=（R/R+G+B)*I绿色通道层=（G/R+G+B)*I蓝色通道层=（B/R+G+B)*I拉伸圆柱体HIS变换相关系数法主成分变换matlab基本的图像处理函数：imshow(I, G)G是显示该图像的灰度级数，若将G省略，则默认的灰度级数为256imshow(I, low high)会将所有小于或等于low的值都显示为黑色，所有大于或等于high

3、的值都显示为白色。界于low和high之间的值将以默认的级数显示为中等亮度值。imshow(I,)可以将变量low设置为数组f的最小值，将变量high设置为数组f的最大值。该函数用来显示动态范围较小的图像时非常有用。彩色图像到灰度图像的转换G=rgb2gray(I)该函数将彩色图像数组I转换为灰度图像G。本组处理成果：（原图）平均算法：sum1=sum1+MyYuanLaiPic( i,j,k )/3; 最大灰度算法：sum2=sum2+max(MyYuanLaiPic( i,j,k );本组另一处理成果：抠图效果首先取两个背景相近的图片（越相似越好）后期目标与努力方向： 经过这次科创项目的历

4、练，我们组成员对图像处理的基本知识和操作方法都有了一定的掌握和了解，并实现了图像的融合和初步的目标检测功能。在之后的学习研究中，我们会在现有基础上进一步地深入研究，争取完善目标的检测和跟踪功能。倘若顺利的话，希望也能实现对运动目标的检测与跟踪功能。在此也感谢学院和老师们一年来对我们项目的指导与支持！心得与感想：在本次项目到目前为止，我主要自主学习了图像处理相关的知识，并且把理论用于实践，在MATLAB上进行了仿真。学习的教材主要是冈萨雷斯的经典国外教材，对理论知识描述的比较详细，大致对图像的灰度变换，滤波已经图像融合方面了有了一定的了解，通过软件工具进行了仿真，可以得出实际的结果。在学习的过程中也遇到了不少困难，图像处理以信号系统为基础扩展到二维，更加要求了对基础知识的扎实基础，在克服困难的同时，我也

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