杂乱场景下的彩色图像目标检测系统.doc

摘要:如今世界上的计算机科学领域技术不断在突破，更多的人选择通过计算机技术来完成信息的交流与处理。彩色图像信息是我们获得信息的重要途径，人类的信息交流越来越多要依靠彩色图像信息的处理，然而目前并没有发现一个很通用的算法去进行彩色图像目标的检测与处理，在这样的情况下，针对彩色图像目标有效的检测与处理是当前计算机视觉领域的要务。本文所设计的课题是在杂乱场景下对彩色图像目标进行检测，通过检测彩色图像目标的形状特征，颜色特征，纹理特征等特征实现彩色图像目标检测这一目的，同时能够实现多幅图片的特征检索以及准确定位。简单的说就是最后在完整的程序运行，能够在随意给定目标图像的条件下，在一组图像库中准确检索到含有目标的图片以及目标物体所在位置。

关键词：彩色图像；Python；图像检测

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1彩色图像检测研究的背景及意义-1

1.2图像检测的研究现状-1

1.3论文主要工作和内容安排-3

2 开发语言选择-4

2.1 Python语言-4

2.2 python的图像处理-4

2.3 Python与Matlab的对比-4

2.4 PIL库与Image类-5

3 彩色图像特征点检测-6

3.1 Harris算法原理-6

3.2 Harris算法步骤-7

3.3 Opencv与Harris算法-8

3.3.1 Opencv函数-8

3.3.2 Opencv的Harris角点检测函数cornerHairrs-8

4彩色图像检索-9

4.1基于内容的图像检索-9

4.1.1“以图找图”-9

4.1.2基于内容的图像检索的三个层次-9

4.1.3基于内容的图像检索的技术研究热点-9

4.2图像检索的常用特征-10

4.2.1颜色特征-10

4.2.2形状特征-11

4.2.3纹理特征-11

4.3多图检索-12

5 系统结构及实验效果图-13

5.1系统结构-13

5.2程序编写流程-13

5.3实现效果图-14

5.3.1Harris角点检测效果图-14

5.3.2图像特征点对比效果图-15

5.3.3图像定位效果图-16

5.3.4多图检索效果图-17

结    论-20

参 考 文 献-21

附录A部分程序代码-22

致    谢-25