视频序列实时运动目标检测方法的研究与fpga实现

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1、ClassifiedIndex：TP391DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchandFPGARealizationofReal．timeMotionVideoSequencestoAchieveTargetDetectionMethodCandidateoSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Specialty：●一DateofOralExamination：CuiMengqiangHanJianhuiMasterofEn

2、gineeringComputerSoftwareandTheoryMarch，2014University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《视频序列实时运动目标检测方法的研究与FPGA实现》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式注明。

3、本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：省／钍弓歌日期：锄，少年3月?／日哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书《视频序列实时运动目标检测方法的研究与FPGA实现》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分

4、内容。本学位论文属于保密厂]，在年解密后适用授权书。不保密同。(请在以上相应方框内打√)作者签名：彬l粒；乏日期：伽／户年了月引日聊橼旆毒，1绛瞧坼年3月；)日哈尔滨理工大学工学硕士学位论文视频序列实时运动目标检测方法的研究与FPGA实现摘要在计算机视觉领域中，运动目标的检测是一门非常重要的技术，也是对运动目标作后续处理的基础。随着计算机技术与图像处理技术的发展，视频中的运动目标检测技术广泛运用到军事与民用等诸多领域。因此，运动目标的检测已经成为目前研究的热点课题之一。许多研究人员进行了大量的研究，提出了许多行之有效的方

5、法。本文对目前常用的运动目标检测算法进行了详细的研究和分析，总结了传统运动目标检测算法存在的问题和不足。重点对基于混合高斯模型(GaussianMixtureModel，GMM)的运动检测算法进行了深入研究，本文的主要工作如下：第一，提出了基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法。本文主要针对混合高斯模型在背景更新时采用固定速率值0c、检测过程中高斯分布与背景模型匹配不准确的问题进行了改进。首先，结合卡尔曼滤波器与混合高斯模型，利用卡尔曼滤波器预测运动目标轨迹和速度，根据目标运动情况自适应选择更新率a；其次，提出了基于双重

6、匹配的原则进行模态匹配，从而提高了匹配的准确度。第二，提出了基于局部色彩空间转换的阴影抑制方法。在该算法中，首先，利用改进的混合高斯模型进行运动目标检测；然后，将检测出来的前景运动目标区域锁定在一个局部活动矩形框内；最后，对于局部活动矩形框内运动目标的阴影利用HSV色彩空间方法进行阴影消除。第三，设计基于FPGA的图像采集与显示系统。利用DE2硬件平台进行开发，其中FPGA芯片型号为AlteraCycloneII系列EP2C35F672C6。采用高速CMOS图像传感器实时采集图像，并利用基于VGA接口的CRT显示器显示采

7、集到并且处理完的结果。实验测试结果表明，本设计实现了640x480@30fps视频的运动目标检测，且系统具有较好的检测效果。关键词运动目标检测；混合高斯模型：阴影抑制；现场可编程阵列ResearchandFPGARealizationofReal—-timeMotionVideoSequencestoAchieveTargetDetectionMethodAbstractMovingobiectdetectionisallimportantandfundamentalprobleminthefieldofcomputer

8、vision．Withtheintellectualizedanddigitizeddevelopmentofvideo仔equencySurveillancetechnology，Thetechnologyofmovingobjecthasbeenwidelyappliedinmanyfieldsinvideode