基于FPGA的混合高斯背景建模实现.pdf

基于FPGA的混合高斯背景建模技术实现了对运动目标的快速检测，这对于实时视频处理尤其重要。运动目标检测作为计算机视觉的核心研究方向之一，在安全监控、智能交通以及多媒体应用中扮演了关键角色。该技术的鲁棒性对于后期的图像处理步骤，如特征提取和目标跟踪是至关重要的。 目前有多种目标检测方法，包括背景差分法、帧间差分法和光流法。背景差分法是最为常用的方法之一，它通过将当前帧图像与背景图像做差分处理，以检测出图像中的运动目标。背景差分法的核心在于准确地创建和维护参考背景模型。为了适应不同的场景，研究人员提出了多种背景模型。例如，Haritaoglu等人采用最小、最大强度值和最大时间差的统计建模方法，并定期更新背景模型。Stauffer和Grimson提出了一种为每个像素点进行混合高斯建模的方法，这种自适应的混合高斯背景模型可以在线更新模型参数和权重，有效克服了光照变化和树枝晃动等因素的干扰。Stauffer和Grimson的算法使用固定的更新率来更新高斯分布参数，这种方法可能会降低对运动目标检测的灵敏度。为解决这一问题，Kae- TraKulPong提出了改进的混合高斯背景建模算法，从而提高了算法性能。 OpenCV库为实现混合高斯背景模型提供了函数库支持。混合高斯背景模型算法具有很好的适应性，特别是在处理静态背景下的运动目标检测时，能够保持良好的鲁棒性。然而，当涉及到硬件实现时，为了提高实时性，需要对算法进行适当的改进和参数定点化。这样可以设计出适合FPGA实现的电路结构。 FPGA（现场可编程门阵列）是一种广泛应用于硬件加速领域的硬件技术。FPGA具备并行处理能力和可重配置性，非常适合于视频处理、图像识别等对计算速度要求极高的应用场景。在本研究中，设计者针对FPGA的硬件特点，改进了OpenCV中的混合高斯背景建模算法，并进行了参数定点化处理，最终在Altera Stratix IV开发平台上实现了高清视频的背景建模和目标检测功能。实验结果表明，该系统能够满足实时检测的要求，并且性能表现良好。 这种基于FPGA的运动目标检测系统不仅提高了视频处理的实时性，而且还具有很好的适应性，可以在不同类型的背景扰动下准确地检测出运动目标。这对于实时视频监控和分析系统尤为重要，可以大大提高系统的实用性与响应速度。随着FPGA技术的发展及其在实时视频处理应用中的不断深入，这类技术预计将在未来的智能视频监控系统中扮演越来越重要的角色。