背景。本文的研究内容在运动目标分割方面运动目标的有效分割对于目标分类特征提取特征表达与最后的识别等处理非常重要，因为后期处理的过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素。本文针对混合高斯模型算法，采谢通过这次的毕业设计，让我对单片机有了更深层的认识和了解，也体会了单片机在现实生活中的重要性。在这次毕业设计的过程中，我能够顺利完成交通灯的设计，而在设计中遇到的问题，都应该感谢樊高峰老师，王锋哲老师在理论和实操方面的帮助，我才能顺利地完成，让我从中学到了很多知识，同时也要对帮助过我的同学表示谢意。在今后步入社会后的学习和工作中，我定会更加地努力，以更好的表现去回报学校及老师的栽培。再次对在百忙之中抽出宝贵时间来评阅这篇论文的各位专家致以衷心的感谢,参考文献参考文献杨振江冯军，单片机原理与实践指导中国电力出版社谭浩强，程序设计第三版清华大学出版社于乐戴佳常江，单片机语言常用模块与综合系统设计实例精讲电子工业出版社江晓安董秀峰杨颂华，数字电子技术第二版西安电子科技大学出版社江小安邵思飞沈金根高丽孙肖子，模拟电子技术西北大学出版社附录附录交通灯源程序南北黄灯东西黄灯位选偏移量东西数码指示值南北数码指示值倒计时设置的键值保存定时器中断次数灯状态循环标志附录中断强行标志调时方向切换键标志延时子程序按键扫描子程序键处理子程序显示子程序东西通行调用按键扫描程序调用显示程序附录按键扫描子程序附录,像分割研究的文章早己万计，有关图像分割的技术和算法种类繁多且层出不穷，但是至今的特征进行比较，这些特征可能是颜色纹理形状运动等或者它们的组合浙江理工大学本科毕业设计向量。尽管图像分割的研究已有几十年的历史，得到了广泛重视研究和应用，但至今尚无通用的分割理论，现已提出的分从比举例更实用的层次去评价个分割方法。然而，不管各种分割方法在表面上看起来有多不样，它们的确有着很大的相似之处每种方法都试图用些形式的相似去获得数据集的精简表示，这些形式的相似需要靠提取对视频流的分割和对样本感兴趣模式的标识符，如圆点直线等的分割。根据分割方法学的不同可以分为基于模型拟合的分割和基于聚类的分割。要想为分割建立起个系统的理论架构比较难，其中的个原因就是，很难质或意义的区域。图像分割是把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣区域的技术和过程，是图像分析与目标辨别的基础。分割是个很大而且比较难的话题，针对分割的目标数据集的不同，可以把分割分为对静态图像的分割图像分割是图像工程中项十分重要的技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的些区域感兴趣。这些区域常称为目标目标或前景相对前景来说其他部分称为背景，它们般对应图像中特定的具有独特性多媒体应用中最困难的问题之。本课题的任务是要求学习运动目标分割方法的基本原理及视频图像中图像处理的基本方法，从拍摄的视频图象中用基于参数模型的方法对运动目标进行分割，并研究其分割性能。国内外研究现状块中间层数据融合模块和高层视觉模块。底层视觉模块主要研究背景的创建和更新以及前景人体目标的分割和提取，分割的准确性直接影响后续任务的有效性，因此具有十分重要的意义。但是视频分割技术直是计算机视觉及控领域中，用计算机实现人体目标的视觉分析，来提高监控系统的智能化，在实际应用方面非常有意义。它的主要目的是从组包含人的图像序列中检测识别跟踪人体，并对其行为进行理解和描述。大体上可分为底层视觉模序分割函数程序运行程序运行结果结果讨论第六章总结与展望参考文献致谢,附录基于参数模型的运动目标分割方法研究第章绪论研究背景及意义人体目标的视觉分析是把计算机视觉方法应用到传统的视觉监背景分割方法浙江理工大学本科毕业设计第四章分割后处理去噪方法简介中值滤波及其特点近似中值滤波实验结果连通区域标定具体方法实验结果连通区域合并第五章实验结果与讨论流程图总流程图分割具体流程图实验程序背景分割方法浙江理工大学本科毕业设计第四章分割后处理去噪方法简介中值滤波及其特点近似中值滤波实验结果连通区域标定具体方法实验结果连通区域模型的方法基于统计模型的方法其他方法第三章基于高斯混合模型的运动目标分割混合高斯模型的贝叶斯框架框架概述背景模型混合高斯模型的算法实现估计中的各个参数估计当前状态方法背景分割方法浙江理工大学本科毕业设计第四章分割后处理去噪方法简介中值滤波及其特点近似中值滤波实验结果连通区域标定具体方法实验结果连通区域合并第五章实验结果与讨论流程图总流程图分割具体流程图实验程序分割函，浙江理工大学本科毕业设计基于参数模型的运动目标分割方法研究目录摘要第章绪论研究背景及意义国内外研究现状高斯混合模型本文的研究内容第二章运动目标的分割技术差分法分流法基于主动轮廓线模型的方法基于统计模型的方法其他方法第三章基于高斯混合模型的运动目标分割混合高斯模型的贝叶斯框架框架概述背景模型混合高斯模型的算法实现估计中的各个参数估计当前状态方法背景分割方法浙江理工大学本科毕业设计第四章分割后处理去噪方法简介中值滤波及其特点近似中值滤波实验结果连通区域标定具体方法实验结果连通区域合并第五章实验结果与讨论流程图总流程图分割具体流程图实验程序分割函数程序运行程序运行结果结果讨论第六章总结与展望参考文献致谢,附录基于参数模型的运动目标分割方法研究第章绪论研究背景及意义人体目标的视觉分析是把计算机视觉方法应用到传统的视觉监控领域中，用计算机实现人体目标的视觉分析，来提高监控系统的智能化，在实际应用方面非常有意义。它的主要目的是从组包含人的图像序列中检测识别跟踪人体，并对其行为进行理解和描述。大体上可分为底层视觉模块中间层