基于DSP Builder的運動目標(biāo)檢測及跟蹤算法設(shè)計.pdf

1、近年來，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，已經(jīng)成為各種軍用、民用、商用及工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中不可缺少的一部分。其中，運動目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)是一個非常活躍的課題，對于交通監(jiān)控、軍事導(dǎo)航、運動分析等領(lǐng)域都有很高的實用價值。目前，在數(shù)字圖像處理算法的實現(xiàn)方面，通常采用DSP、專用集成電路或FPGA作為處理器，鑒于FPGA實時性高、速度快的特點，本文采用了FPGA來實現(xiàn)運動目標(biāo)的檢測及跟蹤。并針對傳統(tǒng)FPGA設(shè)計方法軟硬件不能協(xié)同設(shè)計、設(shè)

2、計周期長等缺陷，利用Altera公司的DSP Builder工具，實現(xiàn)了靜態(tài)背景下運動目標(biāo)檢測及跟蹤算法的設(shè)計開發(fā)。
　　論文首先介紹了與運動目標(biāo)檢測及跟蹤技術(shù)相關(guān)的圖像處理算法基礎(chǔ)，包括圖像預(yù)處理、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤三個部分的內(nèi)容，涉及高斯濾波、圖像亮度校正、背景差分法、閾值分割、目標(biāo)質(zhì)心提取以及Kalman濾波等算法，并進行了軟件仿真實驗，以證明及確定各算法的有效性。然后，分析了利用DSP Builder工具實現(xiàn)圖像處理的開發(fā)

3、方法，并通過設(shè)計實現(xiàn)通用的圖像濾波器來驗證該工具的實用性。在算法和工具的基礎(chǔ)上，詳細闡述了如何利用DSP Builder設(shè)計并實現(xiàn)靜態(tài)背景下的運動目標(biāo)檢測及跟蹤算法，說明了總體設(shè)計思路、各算法模塊的具體實現(xiàn)、模塊之間的連接設(shè)計等等，完成了圖像預(yù)處理（采用高斯濾波和圖像亮度校正算法）、目標(biāo)檢測（采用背景差分、閾值分割及目標(biāo)質(zhì)心提取算法）、目標(biāo)跟蹤（采用Kalman濾波算法）算法的設(shè)計，給出了Simulink仿真及ModelSim的仿真結(jié)果