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基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

作者: 時(shí)間:2010-08-23 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

  3.1主要算法特點(diǎn)分析

 ?。?)背景差分法算法

  背景差分是利用當(dāng)前圖像與背景圖像差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域的一種技術(shù),一般能提供最完全的特征數(shù)據(jù),但對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的變化,如光照等事件的干擾特別敏感??紤]到攝像機(jī)移動(dòng)緩慢,背景圖像變化比較遲緩,而運(yùn)動(dòng)對(duì)象相對(duì)于背景變化較快,這樣相對(duì)于變化較慢的背景圖像來(lái)說(shuō),可把運(yùn)動(dòng)對(duì)象看作是一個(gè)對(duì)背景圖像的隨機(jī)擾動(dòng)。針對(duì)本裝置的設(shè)計(jì)要求,我們應(yīng)用Kalman濾波器在零均值白噪聲的退化公式即漸消記憶遞歸最小二乘法,來(lái)更新和重建背景圖像,得到時(shí)域漸消遞歸最小二乘法的遞歸式:

基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

  (2)顏色濾波去陰影算法

  如果圖像中具有運(yùn)動(dòng)陰影和分割碎塊,分割所得的圖像往往與實(shí)際目標(biāo)不符,產(chǎn)生欠分割或過(guò)分割的現(xiàn)象。由于陰影象素的灰度值在一個(gè)局部領(lǐng)域中變化不是很大,所以顏色濾波主要是構(gòu)造一個(gè)包含陰影的模板,再用這個(gè)模板與差分結(jié)果做邏輯與的操作,從而檢出陰影。本算法比較簡(jiǎn)單,執(zhí)行速度快,處理中不需要區(qū)分陰影和半陰影,而且可以將移動(dòng)陰影和背景中的陰影都檢出來(lái),只是模板中的參數(shù)要根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況和經(jīng)驗(yàn)來(lái)定。由于靜止物體的陰影也是不動(dòng)的,所以靜止目標(biāo)可以歸入背景中。由公式(2)可檢測(cè)出動(dòng)目標(biāo)。

基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

 ?。?)形心跟蹤算法

  形心跟蹤是將整個(gè)跟蹤波門(mén)內(nèi)的圖像二值化,用求目標(biāo)形心的辦法獲得目標(biāo)位置參量。由于形心值是相對(duì)于目標(biāo)面積歸一化的值,因此形心值不受目標(biāo)面積、形狀以及灰度分布細(xì)節(jié)的限制。同時(shí),形心跟蹤的計(jì)算頗為簡(jiǎn)便。但是,形心跟蹤器受目標(biāo)的劇烈運(yùn)動(dòng)或目標(biāo)被遮擋的影響較為嚴(yán)重,瞄準(zhǔn)點(diǎn)漂移是遠(yuǎn)距離跟蹤系統(tǒng)的主要誤差之一。這也是我們采用目標(biāo)軌跡擬合算法來(lái)外推運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置,并與相關(guān)跟蹤法并行工作的原因。由于形心算法比較普及,本跟蹤裝置直接采用了改進(jìn)的形心跟蹤算法,用目標(biāo)峰值自適應(yīng)檢測(cè)算法使系統(tǒng)的計(jì)算可靠性和實(shí)時(shí)性達(dá)到最佳結(jié)合值。

 ?。?)相關(guān)跟蹤算法

  相關(guān)跟蹤是對(duì)目標(biāo)圖像和輸入圖像進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算,通過(guò)對(duì)搜索區(qū)域每次運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行處理獲取相關(guān)峰值,從而確定目標(biāo)在輸入圖像的位置。在圖像目標(biāo)背景比較復(fù)雜以及背景與目標(biāo)無(wú)明顯灰度差的場(chǎng)合,相關(guān)跟蹤具有較好的抗干擾能力,可以應(yīng)付一定的形變和灰度畸變,能對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的指定目標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)定跟蹤,并對(duì)目標(biāo)交叉遮擋有較好的記憶效果,因此我們采用基于二維最小絕對(duì)差累加和算法的相關(guān)匹配算法進(jìn)行圖像特征識(shí)別,相似性度量為:

基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

 ?。?)雙模式組合算法[6]

基于多DSP和FPGA的實(shí)時(shí)雙模視頻跟蹤裝置

  如表1所示,由于形心跟蹤和相關(guān)跟蹤各有優(yōu)缺點(diǎn),具有較大的互補(bǔ)性[7]

  。采用形心跟蹤算法的和相關(guān)匹配跟蹤算法的同時(shí)工作,按照各自的圖像分割方法分割出目標(biāo)和背景,抽取目標(biāo)的特征,輸出目標(biāo)的跟蹤信息。最后在主控的TMS320c6416進(jìn)行檢查,把相關(guān)匹配跟蹤模式中采用相關(guān)峰值的相關(guān)度函數(shù)構(gòu)造的目標(biāo)位置置信度和形心跟蹤模式的置信度進(jìn)行置信度判決,從而決定選擇跟蹤控制信號(hào),同時(shí)對(duì)不適當(dāng)?shù)母櫮K進(jìn)行重新裝定。

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