基于DSP视频运动目标的实时检测与跟踪系统研究

### 基于DSP视频运动目标的实时检测与跟踪系统研究 #### 1. 概述 运动目标的智能检测与跟踪技术是图像处理领域的一个重要研究方向，在军事、民用等多个领域发挥着重要作用，例如机器人导航、交通监控、银行安全监控系统等。随着计算机视觉技术的发展，针对不同应用场景的需求，各种运动目标检测与跟踪方法被提出。 #### 2. 技术概要 ##### 2.1 SEED-VPM642图像处理平台简介 SEED-VPM642平台采用了TI公司的TMS320DM642 DSP芯片，该芯片基于第二代高性能、先进的超长指令字VelociTI.2架构，具备强大的并行处理能力。在720MHz的时钟频率下，其处理性能可达5760MIPS，使其成为数字媒体解决方案的理想选择。除了DSP核心外，TMS320DM642还集成了多种接口，包括音频、视频和网络通信接口，能够满足多媒体处理的各种需求。 ##### 2.2 系统硬件框图和工作原理 系统的核心是CCD摄像机输出的模拟视频信号，这些信号通过TVP5150PBS（TI公司的高性能视频解码器）转换成标准8位数字视频信号。TVP5150PBS能够将NTSC/PAL制式的模拟视频信号转换为数字色差信号（YUV 4:2:2格式），并支持两个复合视频或一个S端子输入。量化后的图像数据通过64位的EMIF总线存入SDRAM中，进行初步的数字图像预处理，如中值滤波。 预处理后的数字图像被读回到DSP内部，进行背景与目标的分割、目标区域的精确提取、波门质心跟踪和运动轨迹预测等处理。SDRAM也可以用于存储处理后的数据，以实现对高速数字云台的驱动控制以及报警电路的控制等功能。SA7121H转换器将视频信号与工作状态字符、报警标记、报警次数等字符叠加起来，并将其转换成模拟视频信号，供监视器显示。 #### 3. 主要算法原理 ##### 3.1 运动目标检测 运动目标检测的目标是准确地将背景图像中的变化区域完整分割出来，这是后续运动目标分析与识别的基础。为了确保后续处理的准确性，需要快速、完整且准确地分割出运动目标图像。本研究采用灰度阈值法进行图像分割，通过选取合适的阈值将图像中的目标和背景区分开来，从而确定目标的大致位置。 **灰度阈值法**：选择阈值T的方法之一是使用类别方差自动门限法。该方法由Otsu提出，基于最小二乘法原理。首先假设图像的灰度级范围是0至L-1，设灰度级i的像素点个数为mi，图像像素点总数为M，则灰度级i的出现概率Pi定义为mi/M。类别方差自动门限法中，阈值t将图像的像素分为两类C0=(0,1,...,t)和C1=(t+1,t+2,...,L-1)，分别代表目标与背景。然后计算C0和C1类的出现概率及均值，以及这两类的方差。最终通过优化等价判决准则函数来确定最优阈值t*。 **与其他阈值法比较**： - **直方图阈值化分割法**：适用于背景简单、目标与背景灰度差异明显的场景，但在复杂图像中表现不佳。 - **自适应阈值法**：适合场景照明不均匀的情况。 - **类别方差自动门限法**：根据统计概率特征自动设定阈值，图像分割效果较好，但计算量大。通过选择高性能硬件可以弥补这一缺陷。 处理后的二值图像还需要进行形态学滤波，去除离散和孤立点，进行连通性标记，以更准确地提取运动目标区域。 基于DSP的视频运动目标实时检测与跟踪系统通过选择合适的图像处理平台和算法，能够有效实现运动目标的实时检测与跟踪，对于提高系统的准确性和实用性具有重要意义。