基于FPGA的單目視覺(jué)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤技術(shù)是許多機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用中的關(guān)鍵部分。其主要的挑戰(zhàn)為目標(biāo)跟蹤的速度、精度以及處理大數(shù)據(jù)流的能力。通過(guò)利用FPGA的可重構(gòu)設(shè)計(jì)和并行架構(gòu)的特點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)這些算法，我們可以克服很多問(wèn)題。目標(biāo)識(shí)別是目標(biāo)跟蹤技術(shù)的前提。在很多領(lǐng)域，對(duì)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤有很高的實(shí)時(shí)性要求。由于FPGA（Field Programmable Gate Array）具備可重構(gòu)的高速數(shù)據(jù)并行處理能力，且集成度越來(lái)越高，體積也越來(lái)越小，所以FPGA非常適合在需要處理

2、大量數(shù)據(jù)并對(duì)實(shí)時(shí)性及體積有較高要求的場(chǎng)合使用。
　　本課題根據(jù)視覺(jué)跟蹤系統(tǒng)的性能要求選用了Xilinx公司的Zynq系列的硬件平臺(tái)。選用OmniVision公司的OV7725攝像頭采集圖像數(shù)據(jù)，F(xiàn)PGA通過(guò)I2C總線對(duì)其內(nèi)部寄存器進(jìn)行配置以獲取適當(dāng)格式的視頻流。經(jīng)過(guò)FPGA對(duì)視頻流進(jìn)行圖像處理，獲取特征坐標(biāo)并調(diào)用控制算法計(jì)算控制量，最終將控制量輸出給舵機(jī)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物體的實(shí)時(shí)跟蹤，并將跟蹤效果顯示在顯示屏上。
　　為了能夠獲取目

3、標(biāo)跟蹤之后目標(biāo)點(diǎn)的位置信息，需要對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定以獲取攝像頭內(nèi)外參數(shù)。本系統(tǒng)通過(guò)USB2.0將攝像頭采集的數(shù)據(jù)傳到上位機(jī)上，用Matlab對(duì)攝像頭進(jìn)行離線標(biāo)定，獲得攝像頭的內(nèi)參。由于攝像頭加工及制造過(guò)程中的誤差，存在畸變，需對(duì)攝像頭進(jìn)行校正。對(duì)于攝像頭的畸變的校正部分，本課題采用的是雙線性插值算法，并將圖像分成奇偶行奇偶列處理的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的高速緩存。
　　在獲取攝像頭的參數(shù)后，將攝像頭獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理并將圖像中每個(gè)像素

4、從RGB模型的色彩空間轉(zhuǎn)為HSV模型的色彩空間。將HSV的值與預(yù)設(shè)的值進(jìn)行比較來(lái)確定該像素是否是目標(biāo)像素并實(shí)施圖像二值化操作，再將二值化之后的圖像通過(guò)BLOB（Binary Large Object）算法獲取準(zhǔn)確的目標(biāo)形心坐標(biāo)。最終通過(guò)BLOB分析得到的形心坐標(biāo)作為特征來(lái)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。根據(jù)獲取的目標(biāo)中心在圖像坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，采用一種基于空間幾何約束的定位模型，通過(guò)建立目標(biāo)中心點(diǎn)的坐標(biāo)和其投射到圖像坐標(biāo)系中點(diǎn)的坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，最終獲