题目：基于视频处理的运动车辆检测与跟踪研究

交通拥堵、交通事故和环境污染的严峻性引起了社会的广泛关注和思考，智能交通系统成为交通运输领域一个十分重要的研究内容。而道路交通信息如车流量、车速、车辆运行轨迹等基本交通流参数的获取是智能交通系统发挥作用的前提和基础。然而，数据采集方式严重制约了智能交通系统的发展和应用，限制了其优势的发挥。因此迫切需要设计一种新的便捷、准确、高效的交通流数据采集方式，以推动智能交通系统研究的进一步展开和深化。迅速发展的计算机视觉和图像处理技术使得基于视频的交通流数据获取成为可能。本文针对智能交通系统中交通流参数提取问题，在利用视频处理技术检测跟踪运动车辆目标的基础上计算出相关参数，取代以往费时、费力、精度不高、普适性差的人工观测方式。实现过程是在深入分析图像处理基础知识的基础上，以Visual Studio 2005作为基础开发平台，结合OpenCV图像处理软件，设计相关图像处理算法实现运动目标的检测与跟踪，提取相关的交通流参数，并对相关参数进行分析。具体主要包括以下三个方面：1、结合图像处理基础知识，对交通视频图像进行预处理，主要包括整合均值和中值滤波优化图像去噪处理，图像灰度化处理，基于OTSU的图像阈值自适应二值化边缘提取算法和简单形态学滤波等。实验表明，预处理过程为后续算法执行提供了方便。2、在设置图像感兴趣区域的基础上，采用混合高斯模型生成背景图像，并采用背景减法实现运动车辆目标的检测，最终实现了基于车辆运动特征的目标跟踪。3、设计车辆运动参数实时数据采集方案，实现图像坐标和地面坐标的转换，并由此计算出交通流参数——车间距、速度和车流量等。最后本文对进一步的工作方向进行了简单展望。