摘 要

随着中国现今经济的迅速发展，公路交通的压力也与日俱增。为了缓解这一矛盾，保障人们的人身安全，维护社会的和谐与安定，行人检测近些年来称为了相当热门的话题。

行人检测就是把视频或者图像中的行人与背景相分离，将行人目标从复杂的背景中分割出来并且进行精确定位。在当今社会中具有着重要的意义，可以极大地改善现今的交通、安防等领域的棘手问题。

在本次论文的设计中，旨在设计一种系统能实现通过对获取马路行人图片的图像处理达到系统自行判断和识别的功能。结合当今准确可行的算法及分类器进行设计，同时此次设计工作将在Opencv软件环境中完成。

本文的研究结果将基本实现行人检测工作，并有助于改善现今糟糕的交通情况，提高行人的人身安全保障。

关键词：图像处理；方向梯度直方图；行人检测；支持向量机

Abstract

With the rapid development of China’s economy, the pressure on road traffic has also increased. In order to alleviate this contradiction, protect people's personal safety and maintain social harmony and stability, pedestrian detection has become a very popular topic in recent years.

Pedestrian detection is the separation of pedestrians from the background in the video or image, and the pedestrian target is segmented from the complex background and accurately positioned. It has important significance in today's society and can greatly improve the thorny issues in today's transportation, security and other fields.

In the design of this paper, the purpose is to design a system that can achieve the system's self-judgment and recognition by acquiring image processing of pedestrians on the road. Combining today's accurate and feasible algorithms and classifiers for design, this design work will be completed in opencv software environment.

The research results of this article will basically achieve pedestrian detection work, and it will help improve today’s poor traffic conditions and improve the personal safety of pedestrians.

Key Words:Image Processing；HOG；Pedestrian detection；SVM

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究的背景及意义 1

1.2 行人检测概述及研究现状 1

1.3 本文主要工作 2

第2章 行人检测的算法原理 3

2.1 图像处理概述 3

2.2 图像预处理 3

2.2.1 噪声滤除 3

2.2.2 图像增强 7

2.3 图像分割 8

2.3.1 阈值化分割 8

2.3.2 基本阈值操作 9

2.4 Opencv概述 12

2.5 本章小结 13

第3章 行人检测系统的设计 14

3.1 目标检测 14

3.1.1 背景差分法 14

3.1.2 边缘检测法 15

3.2 形态学 17

3.2.1 形态学概述 17

3.2.2 形态学基本变换 18

3.3 特征点检测与匹配 21

3.3.1 Harris角点检测 21

3.3.2 SURF特征点检测 22

3.4 行人检测系统的实现 24

3.4.1 HOG算法 24

3.4.2 SVM分类器 26

3.4.3 行人检测系统 27

3.5 本章小结 29

第4章 总结 31

参考文献 33

致谢 34

第1章 绪论

1.1 研究的背景及意义

日新月异的科学技术，五彩缤纷的信息世界。随着科学技术的飞速发展，给人们的日常生活不仅带来了便利，同时也带来了意想不到的安全隐患。例如，为了保障某些具有较高技术优势或者经济价值的核心技术，特意设立的用于保密目的的限制区域，同时道路交通车辆的快速行驶都将给人们带来所谓的安全隐患^[1]。

近些年来，我国的经济实现了稳步的增长，人们的生活质量也得到了极大的提高，最为显著的表现就是，以前遥不可及的汽车现在似乎成了人们日常出行所必备的交通工具。现如今，从城市到农村，越来越多的家庭拥有了属于自己的汽车，节假日周末开着汽车，载着家人出去郊游远行，这是多么幸福的一幕。但是，必须注意到的是，随着我国大量的车辆涌入到高速、街道、乡村公路等，给交通以及人身安全带来了极大的隐患。在武汉生活过的人可能都对“堵车”有了一个更加清晰且直观的印象，有时候甚至宁愿步行也不愿开车出行，其中，最不想看到的便是那一幕幕令人痛心的车祸新闻。

为了改善现今的交通情况，减少甚至克服诸如车祸等诸如此类的问题，全球很多国家都开始研究开发新技术以期望能够解决日益增长的车辆与人们的人身安全及自身利益之间的矛盾。因此，人们越来越重视行人检测和其他监控系统的研发与应用。同时，纵观了各种影响社会安全稳定的事件，发现那些给人们带来严重损伤的因素，除了一些不可控的因素之外，其余主要是人的行为^[2]。因此，在监控系统中实现行人检测将可以避免巨大的人身、经济等损失，同时这也成为了国内外争相研究的热点。

1.2 行人检测概述及研究现状

所谓行人检测简单来说就是把视频或者图像中的行人与背景相分离，将行人目标从复杂的背景中分割出来并且进行精确定位^[3]。行人检测在现今社会中具有着重要的意义，可以极大地改善现今的交通、安防等领域的问题。

但是基于视觉的行人检测的实现，在目前的技术来看，也是有着相当的挑战性和困难性。原因主要在于，获取的视频信息，图像信息中的行人没有一个固定的形态或者姿势，每个人的着装、体型、行走姿势等都不尽相同，同时，相同的一个人，不同时刻抓拍到的运动状态也是不可预测的，另外，行人所身处的背景也是相当复杂的，与此同时，天气等客观条件也会影响视频或者图像信息的质量，综合各种原因，行人检测的研究依旧是现今的热门话题，虽然具有挑战性和困难性，但是依然不妨碍科研人士对它的追逐与疯狂热爱。