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近年来,数字图像处理技术得到了迅速的发展和广泛的应用,已经成为各种军用、民用、商用及工业生产领域中不可缺少的一部分。其中,运动目标检测与跟踪技术是一个非常活跃的课题,对于交通监控、军事导航、运动分析等领域都有很高的实用价值。目前,在数字图像处理算法的实现方面,通常采用DSP、专用集成电路或FPGA作为处理器,鉴于FPGA实时性高、速度快的特点,本文采用了FPGA来实现运动目标的检测及跟踪。并针对传统FPGA设计方法软硬件不能协同设计、设计周期长等缺陷,利用Altera公司的DSP Builder工具,实现了静态背景下运动目标检测及跟踪算法的设计开发。论文首先介绍了与运动目标检测及跟踪技术相关的图像处理算法基础,包括图像预处理、目标检测、目标跟踪三个部分的内容,涉及高斯滤波、图像亮度校正、背景差分法、阈值分割、目标质心提取以及Kalman滤波等算法,并进行了软件仿真实验,以证明及确定各算法的有效性。然后,分析了利用DSP Builder工具实现图像处理的开发方法,并通过设计实现通用的图像滤波器来验证该工具的实用性。在算法和工具的基础上,详细阐述了如何利用DSP Builder设计并实现静态背景下的运动目标检测及跟踪算法,说明了总体设计思路、各算法模块的具体实现、模块之间的连接设计等等,完成了图像预处理(采用高斯滤波和图像亮度校正算法)、目标检测(采用背景差分、阈值分割及目标质心提取算法)、目标跟踪(采用Kalman滤波算法)算法的设计,给出了Simulink仿真及ModelSim的仿真结果。最后,论文针对已实现的运动目标检测及跟踪系统进行了以CycloneII EP2C70F672C6N作为处理器的硬件测试,并对测试结果和执行效率进行了分析。本文在研究静态背景下运动目标检测及跟踪相关算法的基础上,利用DSP Builder工具,设计各算法模型,并完成了FPGA硬件系统的设计开发。实际调试和测试结果表明,所设计的运动目标检测及跟踪系统满足可靠性与实时性的要求。