基于DSP的运动目标图像跟踪算法研究与实现

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1、摘要运动目标图像跟踪一直是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的研究课题。运动目标图像跟踪，就是通过对传感器拍摄到的图像序列进行分析，在图像中检测出各个独立运动的目标，或是用户感兴趣的区域，在随后各帧中估计出目标区域在图像中的位置。本文主要以图像信息综合教学实验系统为平台，以提高跟踪精度为目标，分别针对静止背景和运动背景中目标的检测与跟踪进行了深入的分析。最后，针对静止背景中目标的检测与跟踪算法做出了一些改进。关键词:运动目标图像跟踪;DSP;数字图像处理29ABSTRACTMotiveobjecttrackinghasbeenanactivefieldincomputerv

2、ision,imageprocessingandpatternrecognition，whichiscarriedoutbyanalyzingtheimagesequencefromthesensor,identifyingtheindependentmovingobjectorregionsthatareinterestedin,andlocatingthemintheimage.Inthisthesis,wetaketheImageInformationIntegratedTeachingExperimentalSystemastheplatformandouraimisimpr

3、ovingthemovingobjectstrackingaccuracy.Thethesiscarriesonthethoroughanalysiswhichfocusonthemovingobjectdetectionandtrackinginstaticbackgroundandmovingbackground.Atlast,wedosomeimprovementsonthealgorithmofthemovingobjectdetectionandtrackinginstaticbackground.Kdyword:movingobjecttracking;DSP;digit

4、alimageprocessing29目录第1章绪论11.1本课题研究的背景和意义11.2本课题研究面临的困难和问题51.3DSP技术简介71.4本论文的工作安排8第2章图像跟踪的基本知识92.1数字视频图像92.1.1全电视信号[15]92.1.2模拟图像的数字化92.2图像分割112.2.1阈值化分割算法[11]112.2.2直方图分割法122.2.3基于灰度期望的阈值分割122.2.4最大类间方差阈值分割132.2.5区域提取142.3图像匹配142.4本章小结16第3章运动目标检测与跟踪算法173.1运动目标检测方法简介173.1.1差分法173.1.2光流法183.1.3基

5、于统计模型的方法193.1.4基于人工神经网络的方法193.1.5其它方法193.2运动估计方法简介203.2.1基于像素点灰度的运动估计方法203.2.2基于块匹配的运动估计方法213.2.3基于可变模型的方法(DBMA)223.3互相关方法在目标识别和跟踪中的应用[7][8]223.3.1互相关方法的基本原理223.3.2特征点的选择233.3.3特征点匹配算法253.4实时相减运动目标检测识别方法253.4.1相邻帧图像相减的基本原理263.4.2运动背景补偿的基本原理263.4.3运动目标识别算法263.5本实验所采用的目标检测跟踪算法273.6改进的目标检测与跟踪算法282

6、93.7本章小结29第4章运动目标图像跟踪系统的硬件知识304.1运动目标图像跟踪系统原理304.2FPGA图像预处理子系统314.3双口RAM实现数据的传输324.4DSP子系统334.4.1TMS320C6201DSP334.4.1.1综述334.4.1.2外部存储器接口EMIF的设计344.4.1.3DMA直接存储器访问机制364.4.1.4中断建立384.4.2同步突发静态存储器SBSRAM414.5本章小结42第5章目标跟踪系统的软件实现435.1DSP集成开发环境CCS435.2DSP软件代码的优化435.2.1使用内联函数（Intrinsics）435.2.2用字访问s

7、hort型数据435.2.3软件流水445.3实现软件465.3.1中断函数465.3.2预处理函数485.3.3图像检测与提取函数495.3.4目标跟踪函数505.3.5主函数515.4算法改进525.4.1预处理函数改进535.4.2目标检测和提取函数改进535.4.3帧差法545.5本章小结58第6章总结59致谢60参考文献6129第1章绪论1.1本课题研究的背景和意义信号与图像处理实验室在多年从事图像知道军工科研成果的基础上，结合本科实验教学的特点