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基于DM642的运动目标检测算法与实现

作　者: 岳伟杰
导　师: 刘永信
学　校: 内蒙古大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 运动目标检测 TMS320DM642 背景建模 图像处理 DSP编程
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 154次
引　用: 1次
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内容摘要


基于图像序列的运动目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,TMS320DM642是TI公司推出的一款专门应用于视频和图像处理方面的芯片,研究将该芯片用于图像目标的处理有着广泛的应用前景。目前动态目标的检测方法有许多报道,但由于针对的对象不同、待处理的信息量太大、算法复杂度较高,因此处理的实时性往往成为数字图像处理的瓶颈和困扰技术人员的难题。论文在基于TMS320DM642的平台上实现运动目标的检测算法。论文研究了现有的背景更新建模算法,设计了基于逐像素的背景更新算法,并对算法进行了移植,最后在平台的单摄像机环境下实现了运动目标的检测。论文主要在以下几个方面做了研究工作：1.论文首先以静止背景序列图像为模板,研究了运动目标检测的常用算法,并对各种方法通过软件仿真实验进行了比较,找出其优缺点及适用范围；2.通过对运动目标检测算法的研究,设计了基于逐像素背景建模更新算法,该算法简单,计算量小,在此基础上,采用了背景减除法进行运动目标检测；3.着重研究了TMS320DM642的硬件环境和软件环境CCS2.2,利用EDMA传输方式解决大量数据传输的瓶颈问题,并且设计了系统硬件框图,为以后的硬件开发打下了一定基础；4.论文实现了基于TMS320DM642的运动目标的检测,完成算法的具体实现过程情况,并进行算法的移植最后总结本论文运动检测算法的特点并指出工作中存在一些不足,同时对论文所做的工作进行了展望。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-16
  1.1 论文选题的背景及意义  10-12
    1.1.1 选题的背景  10-11
    1.1.2 论文选题的意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-14
    1.2.1 国外研究现状  12-13
    1.2.2 国内研究现状  13
    1.2.3 目前运动目标检测所面临的问题  13-14
  1.3 论文工作的内容及论文结构  14-16
    1.3.1 论文拟完成的目标  14
    1.3.2 论文工作的基本内容  14
    1.3.3 论文结构安排  14-16
第二章 运动目标图像处理的基础理论和算法  16-33
  2.1 动目标检测提取算法  16-24
    2.1.1 背景减除法  16-18
    2.1.2 帧差法  18-19
    2.1.3 阈值分割  19-23
    2.1.4 光流法  23-24
  2.2 背景重建算法  24-28
    2.2.1 基于统计平均法求得的背景图像  24
    2.2.2 基于单高斯模型背景图像的建立  24-26
    2.2.3 基于Kalman滤波理论的背景的建立  26-27
    2.2.4 基于改进型的统计平均法背景图像的建立  27-28
  2.3 几种运动目标检测提取算法实验结果的总结与比较分析  28-32
    2.3.1 实验结果比较  28-31
    2.3.2 检测结果的比较分析  31-32
  2.4 本章小结  32-33
第三章 算法设计与仿真  33-42
  3.1 运动目标检测提取算法设计  33-34
  3.2 逐像素背景建模算法设计  34-37
    3.2.1 算法基本原理  34-35
    3.2.2 算法流程图  35
    3.2.3 背景更新算法  35
    3.2.4 算法实现结果  35-37
  3.3 运动目标检测算法  37-41
    3.3.1 运动目标检测的主要方法  37-38
    3.3.2 基于KALMAN的运动目标检测算法  38-39
    3.3.3 基于分块图像运动目标检测算法  39-40
    3.3.4 两种方法的比较  40-41
  3.4 本章小结  41-42
第四章 系统硬件实现及开发环境  42-54
  4.1 TMS320DM642的介绍  42-45
    4.1.1 TMS320DM642芯片及结构框图  42-43
    4.1.2 TMS320DM642的图像处理基本技术特点  43-45
  4.2 系统硬件结构  45-49
    4.2.1 总体系统结构框图  45
    4.2.2 系统的模块描述  45-46
    4.2.3 系统的数据存储结构  46-47
    4.2.4 论文的硬件开发平台  47-48
    4.2.5 相关的辅助硬件设备  48-49
  4.3 系统的集成开发环境CCS  49-52
    4.3.1 CCS运行环境介绍  49
    4.3.2 CCS集成开发环境  49-50
    4.3.3 DSP/BIOS插件  50-52
  4.4 CCS编译步骤介绍  52-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章 算法的硬件编程与实现  54-72
  5.1 TMS320DM642视频采集驱动开发  54-62
    5.1.1 DM642芯片视频驱动程序设计  55-59
    5.1.2 输入视频数据的存储管理  59-60
    5.1.3 输出视频数据的存储管理  60-61
    5.1.4 任务处理过程  61
    5.1.5 增强直接存储器存取(EDMA)控制器  61-62
  5.2 运动目标检测算法移植到DM642  62-66
    5.2.1 算法移植的准备工作  62-64
    5.2.2 算法移植的具体实现  64-66
  5.3 运动目标的检测  66-71
    5.3.1 动目标提取效果  66-68
    5.3.2 基于DM642的运动目标的检测原理  68
    5.3.3 运动目标阴影检测  68-69
    5.3.4 运动目标检测结果  69-71
  5.4 本章小节  71-72
第六章 工作总结和展望  72-74
  6.1 工作总结  72
  6.2 工作展望  72-74
参考文献  74-78
致谢  78-79
读研期间发表的论文  79
读研期间参加的科研项目  79

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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