基于DM642的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)

　　引言

　　數(shù)字視頻系統(tǒng)在智能交通、圖像識(shí)別以及安防監(jiān)控等領(lǐng)域，都得到了廣泛的應(yīng)用，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)作為數(shù)字視頻系統(tǒng)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，是后續(xù)目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文提出了一個(gè)基于DM642的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)方案，依靠DM642芯片強(qiáng)大的運(yùn)算能力，使目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)據(jù)吞吐量及實(shí)時(shí)性得到保證。本方案設(shè)計(jì)合理、可擴(kuò)展性強(qiáng)，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

　　1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

　　實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的算法很多，一般有光流法、背景差分法、相鄰幀間差分法等。光流法通過(guò)求解光流方程來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，其算法復(fù)雜、計(jì)算量大，且較難滿足實(shí)時(shí)要求;而相鄰幀間差分法雖然算法簡(jiǎn)單、運(yùn)算量小，但抗干擾能力很差，檢測(cè)效果不太理想;而背景差分法算法簡(jiǎn)單、運(yùn)算量小、且抗干擾能力強(qiáng)，因此本文采用該方法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。具體步驟如下：首先獲取數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理，之后采用背景差分法實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，再對(duì)所得的圖像用大津法進(jìn)行自適應(yīng)閥值分割，最后通過(guò)濾波得到檢測(cè)出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。圖1是本文運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的流程圖。

　　1.1 圖像獲取及預(yù)處理

　　在CCS中配置系統(tǒng)的視頻輸入以及視頻輸出FVID驅(qū)動(dòng)，從TMS320DM642的VPORT口獲取到攝像頭采集的視頻流所對(duì)應(yīng)的數(shù)字YUV視頻流，將其存放到緩存IMG_CURRENT、IMG_PREVIOUS、IMG_BACKGROUND里面，其中IMG CURRENT存放的是當(dāng)前的圖像，IMG_PREVIOUS存放的是上一次存放的圖像，IMG BACKGROUND存放的圖像作為背景圖像。圖像的分辨率為720×576，每個(gè)分量為8比特。由于獲取的視頻圖像不可避免地含有噪聲，必須對(duì)這些噪聲加以抑制，本文采用高斯濾波對(duì)所得到的YUV視頻信息進(jìn)行高斯濾波處理。濾波后的圖像保存到IMG_CURRENT緩存中。

　　1.2 背景差分法處理

　　視頻圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，采用背景差分法檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)圖像，步驟如下：

　　(1)獲取一幀圖像作為初始的背景Bg(x,y,tk);

　　(2)間隔4幀再次獲取下一幅圖像，作為當(dāng)前圖像Curr(x,y,tk);

　　(3)按照背景差分法得到差分圖像Sub(x,y,tk)=|Curr(x,y,tk,)-Bg(x,y,tk);

　　(4)統(tǒng)計(jì)所有和值

　　(5)重復(fù)前面(2)到(3)的步驟。

　　上述背景差分法中，可隨機(jī)獲取開(kāi)機(jī)時(shí)刻的一幀圖像為初始背景圖像。為了讓圖像之間的差異更加明顯，按每間隔4幀來(lái)獲取下一幅圖像作為當(dāng)前圖像，進(jìn)行背景差分得到差分圖像，將差分圖像灰度的和與設(shè)定閥值FF相比較，判定是否需要更新當(dāng)前背景，閥值FF為經(jīng)驗(yàn)值，本文取20000。背景更新公式中的系數(shù)a反映了背景更新快慢，其取值范圍在[0，1]之間，a越大，背景更新速度越快，a越小，背景更新速度越慢。

　　1.3 差分圖像的二值化

　　對(duì)差分圖像按照下式二值化：

　　式中的閥值TR采用大津法獲取。在實(shí)際測(cè)試時(shí)發(fā)現(xiàn)，直接采用大津法獲取的閥值TR對(duì)差分圖像二值化進(jìn)行處理時(shí)，如果沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)，那么二值化得到的圖像為噪聲的二值化圖像，這樣直接處理得到的二值化噪聲圖像在后續(xù)的形態(tài)學(xué)濾波中很難完全消除，通過(guò)分析差分圖像的直方圖，發(fā)現(xiàn)當(dāng)沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，差分圖像的直方圖主要分布在0～10間，此時(shí)大津法獲取的閥值為1～6之間;當(dāng)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，差分圖像的直方圖分布在0～255之間，此時(shí)大津法獲取的閥值為20以上。

　　基于以上的分析，本文采用改進(jìn)的方法，如果大津法獲取的閥值小于10，則說(shuō)明沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)，否則說(shuō)明有物體運(yùn)動(dòng)，當(dāng)閥值小于10時(shí)，按照下式進(jìn)行二值化處理

　　f(x，y，tk)=0 當(dāng)TR10

　　即當(dāng)沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)，獲取的二值化圖像應(yīng)為全黑，這樣后續(xù)的形態(tài)學(xué)處理只需對(duì)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)的二值化圖像進(jìn)行處理即可。圖2分別為無(wú)物體運(yùn)動(dòng)時(shí)直接二值化和采用改進(jìn)方法二值化后的結(jié)果。其中a)為直接采用大津法獲取的閥值分割沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)的差分圖像的結(jié)果，可以看出圖中布滿噪聲;b)為對(duì)大津法獲取的閥值進(jìn)行判斷后，沒(méi)有物體運(yùn)動(dòng)時(shí)的差分圖像分割的結(jié)果，可以看出此時(shí)圖像為全黑，也即沒(méi)有運(yùn)動(dòng)物體，這與實(shí)際情況相符，簡(jiǎn)化了后續(xù)的形態(tài)學(xué)處理。

　　2 算法的TMS320DM642實(shí)現(xiàn)

　　2.1 硬件平臺(tái)

　　硬件平臺(tái)采用TMS320DM642作為CPU，該芯片主頻600MHz。視頻編解碼芯片采用SAA7115H和SAA7105H。另外采用了兩片SDRAM(共4M×64bi-t)芯片作為存儲(chǔ)介質(zhì)，用于圖像的暫時(shí)存儲(chǔ)，同時(shí)還采用一片F(xiàn)LASH用于實(shí)現(xiàn)自啟動(dòng)，硬件平臺(tái)框圖見(jiàn)圖3。

　　此硬件平臺(tái)從攝像機(jī)獲取模擬圖像，經(jīng)過(guò)SAA7115解碼得到標(biāo)準(zhǔn)的。BT.656格式的YUV4：2：2數(shù)字圖像碼流，然后通過(guò)DM642的EDMA功能將碼流暫存到SDRAM，再用算法進(jìn)行處理后，然后通過(guò)DM642的EDMA功能送入到SAA7105進(jìn)行解碼，經(jīng)過(guò)CVBS引腳輸出，這樣系統(tǒng)的處理結(jié)果就可以在顯示器上實(shí)時(shí)地顯示。

　　2.2 算法的DM642實(shí)現(xiàn)

　　系統(tǒng)的軟件在TI提供的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境CCS完成，編程用C語(yǔ)言和匯編語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，軟件采用TI推薦的RF-5架構(gòu)，采用了三個(gè)線程tsk_inpu-t、tsk_process、tsk_output。

　　軟件的執(zhí)行流程如下：

　　(1)TMS320DM642的初始化。包括初始化BIOS、CSL、設(shè)置CACKE;

　　(2)初始化RF-5模塊。用CHAN_init，ICC_init，SCOM_init分別初始化CHAN模塊、ICC模塊、SCOM模塊;

　　(3)DSP/BIOS根據(jù)操作系統(tǒng)的調(diào)度規(guī)則環(huán)調(diào)度執(zhí)行tsk_input、tsk_process、tsk_output三個(gè)線程。其中tsk_inpufi通過(guò)按照順序調(diào)用FVID_create、FVID_control、FVID_aUoc函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)FVID驅(qū)動(dòng)的調(diào)用，打開(kāi)輸入通道，實(shí)現(xiàn)得到SAA7ll5獲取的BT.656格式的YUV422數(shù)字視頻碼流。tsk_process負(fù)責(zé)對(duì)tsk_input線程獲取的數(shù)字圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像檢測(cè)算法的處理，其中要調(diào)用到上一節(jié)所述的算法函數(shù)，經(jīng)過(guò)處理，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)被分割出來(lái)。tsk-output負(fù)責(zé)調(diào)用FVID_create、FVID_control、FVID_alloc函數(shù)，打開(kāi)輸出通道實(shí)現(xiàn)對(duì)已經(jīng)分割處理的數(shù)字視頻流通過(guò)SAA7105輸出，在顯示器上予以顯示。這三個(gè)線程在DSP/BIOS的調(diào)度下循環(huán)并行運(yùn)行，三個(gè)線程之間的數(shù)據(jù)交換通過(guò)SCOM模塊實(shí)現(xiàn)。

　　上述程序中，核心程序?yàn)閠sk_process線程，其主要代碼如下：

　　While(1)

　　{……

　　Background()：//獲取背景并根據(jù)條件更新

　　Diff_picture()：//背景與當(dāng)前圖像差分

　　Otsu_binary()： //由改進(jìn)的大津法進(jìn)行閥值分割并二值化

　　Filter_obitct()：//對(duì)二值化圖像進(jìn)行濾波得到運(yùn)動(dòng)的物體，即為檢測(cè)的結(jié)果。

　　……

　　}

　　2.3 軟件優(yōu)化

　　應(yīng)用TMS320DM6425開(kāi)發(fā)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)，為保證檢測(cè)結(jié)果的高效、實(shí)時(shí)，軟件代碼的優(yōu)化顯得尤為重要?；赥MS320DM642編程時(shí)，我們參照該芯片的特點(diǎn)在編寫算法時(shí)進(jìn)行了如下的優(yōu)化：

　　(1)使用流水線技術(shù)。采用編譯選項(xiàng)-o2、-o3，充分利用軟件流水線方式提高運(yùn)行效率。

　　(2)對(duì)寄存器進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)CCS自帶的性能分析工具Profiler對(duì)調(diào)用頻率高的C語(yǔ)言代碼采用匯編語(yǔ)言改寫，并采用匯編優(yōu)化器進(jìn)行優(yōu)化，使代碼的執(zhí)行效率得到最大限度提升。

　　2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　基于DM642的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

　　3 結(jié)論

　　本文采用TI的專用圖像處理芯片TMS320DM642構(gòu)建硬件平臺(tái)，采用背景差分法來(lái)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體，采用大津法獲取自適應(yīng)閥值，并按閥值取值來(lái)判斷是否有物體運(yùn)動(dòng)，這樣簡(jiǎn)化了后續(xù)的形態(tài)學(xué)處理，然后再對(duì)差分圖像進(jìn)行二值化處理，最后用形態(tài)學(xué)處理消除孤立的點(diǎn)，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，本文的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)有很強(qiáng)的適應(yīng)能力，能避免背景死鎖情況，并能最大程度抑制拖影和空洞現(xiàn)象的產(chǎn)生。