基于FPGA的視頻運動目標跟蹤系統(tǒng).pdf

1、視頻運動目標跟蹤是機器視覺、圖像處理及模式識別領(lǐng)域的重點研究課題之一。光流法是視頻運動目標跟蹤的一種重要算法,具有精確度高、可以直接獲得運動目標的運動參數(shù)等優(yōu)點,但算法復雜、實時性較差,因此設(shè)計實時光流算法和相應(yīng)的硬件處理平臺仍然是目前的研究重點。
　　 Lucas-Kanade算法是實現(xiàn)光流計算的一種重要方法,與以往方法相比,其精確度高,算法結(jié)構(gòu)簡單,更適合于應(yīng)用在實時處理領(lǐng)域。通過Matlab仿真優(yōu)化算法的各個環(huán)節(jié),以便在實

2、時性和精確度方面達到理想的平衡。在圖像預處理階段,采用3D平滑高斯模板進行低通濾波,有效地消除了圖像的量化噪聲,提高了相鄰像素的相關(guān)性。在導數(shù)的計算方面采用經(jīng)過優(yōu)化的非高斯3D匹配濾波器,與傳統(tǒng)的2D導數(shù)濾波器和基于高斯的3D導數(shù)濾波器相比,精確度更高,達到了理想的效果。
　　 隨著FPGA技術(shù)的不斷進步,其速度、內(nèi)部乘法器和內(nèi)部RAM不斷增加,而且內(nèi)部資源配置靈活,不限制流水線級數(shù),較以往的DSP、PC等更適合于實時視頻處理,

3、因此選擇以CycloneⅡ系列FPGA為核心的DE2-70開發(fā)系統(tǒng)作為實時視頻處理平臺,實現(xiàn)基于Lucas-Kanade算法的實時光流計算。在3D平滑和3D導數(shù)濾波中,設(shè)計了相應(yīng)的內(nèi)存管理單元(MMU),并采用了先時間后空間的濾波順序,有效地降低了圖像緩存的容量和邏輯單元的占用率,另外在浮點運算單元采用了IP核完成實時處理。經(jīng)過整體流水線結(jié)構(gòu)的合理安排,以及各級子流水線的細化,實現(xiàn)了對640×480分辨率30幀/s的視頻圖像進行實時運動