面向跟踪的亚像素算法及其dsp实现

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1、声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：徊J乏眵抄7垆年胡名日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：危姚砂fF年了月L‘日

2、硕士论文面向跟踪的亚像素算法及其DSP实现摘要J』IIIIIIIIIIIilllllllllllIIlY2520683目标跟踪技术在军事、民用、工业等多个领域都有非常重要的应用。但现有的算法仍存在两个方面的问题：即复杂环境下目标难以跟踪和目标难以进行亚像素跟踪。本文主要对微光环境下目标的亚像素跟踪进行了研究，首先研究了现有的目标整像素跟踪算法及亚像素运动估计算法，然后将整像素跟踪算法与亚像素运动估计算法结合，实现了目标的亚像素级跟踪。论文选择了基于块匹配的新三步搜索算法作为目标整像素跟踪算法，Sl'6mizu亚像素运动估计算法作为目标亚像素跟踪算法。在对上述两种算

3、法进行理论研究后，着重对Shimizu亚像素算法的准确性与有效性作了验证。为此，本文设计了两类实验，分别使用了计算机生成的数字散斑图像和摄像机拍摄的真实图像进行亚像素算法验证。在分别研究了两类实验数据的情况下，对算法做出评价，确定了算法的准确性与实用性。最后，本文研究了DSP图像跟踪系统的关键技术，即对图像序列的采集、存储、处理、显示以及人机交互进行研究的基础上，构建了以ADIBF一547为核心处理器的目标跟踪系统，完成了该算法到实验平台的移植，取得了预期的效果。关键词：跟踪，运动估计，亚像素，数字散斑，DSPAbstract硕士论文Objecttrackingh

4、asaveryimportantapplicationinmanyfieldssuchasmilitary，civil，industrial．Nowadays，therearestilltwodrawbacksinexistingobjecttrackingalgorithms：itisdifficulttotracethetargetincomplexenvironmentanditishardtotracethetargetinsub—pixel．Inthisthesis，sub—pixelobjecttrackingalgorithmsinalowlight

5、levelenvironmentisstudied．Firstly，integerpixelobjecttrackingalgorithmandsub-pixelestimationalgodthmarestudiedrespectively．Then，aprecisesub—pixelobjecttrackingalgorithmisachievedaftercombiningintegerpixelobjecttrackingalgorithm(newthreestepsearchalgorithm)、析tllsub-pixelestimationalgodt

6、hm(shimizusub-pixelestimationalgorithm)．Basedonthetheoreticalanalysisoftheinteger-to-sub·pixeltrackingalgorithm，theaccuracyofsub—pixelobjecttrackingalgorithmisverifiedwithtwoexperimentsusingdigitalspeckleimageandrealimagestoevaluationtheshimizusub—pixelalgorithm．Finally，thesub-pixelob

7、jecttrackingalgorithmwastestedontheembeddedimageprocessor-basedsystems、析廿lthecorechipofBlackfinBF一547．IIKeyWords：objecttracking,motionestimation,sub—pix=l，digitalspeckleimage，DSP硕士论文面向跟踪的亚像素算法及其DSP实现目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

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