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基于DSP的电视跟踪系统

作　者: 刘二平
导　师: 冯志勇；王连生
学　校: 天津大学
专　业: 计算机技术
关键词: DSP 电视跟踪系统 目标识别 目标跟踪
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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引　用: 1次
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内容摘要


电视跟踪系统产生于20世纪60年代,随着科学技术的高速发展,电视跟踪系统也在朝着高度集成化和高度智能化方向发展,并且应用领域也由以前单一的应用于军事领域扩展为应用于军事、工业、交通、气象、医疗、安全等和人们息息相关的多种领域。随着DSP技术的迅速发展,DSP芯片的处理能力也在日益增强,本文所讨论的电视跟踪系统的硬件平台就是以基于DSP芯片TMS320DM642的开发板为硬件核心搭建起来的,本系统根据需要能够完成人机交互,目标识别与跟踪及云台控制等多项功能。运用单一的DSP开发板完成多项功能,对于DSP芯片本身来说是一项严峻的考验,所以,如何对目标检测与跟踪算法进行选取和适当优化以减轻系统负担,就成为本论文所讨论的又一个重点内容。本文在对目标检测及目标识别跟踪算法的讨论中,重点介绍了应用于本文电视跟踪系统中的中值滤波去噪技术、基于图像块匹配的帧间差分法、基于波门跟踪和相关跟踪的目标跟踪算法、基于卡尔曼滤波的目标跟踪预测算法,并对相关算法进行了适当优化,使得依据这些算法编制的软件能够在系统中流畅运行。本文所提供的基于DSP芯片的电视跟踪系统的解决方案由于采用单一的DSP芯片完成多项任务,所以只能对单个、简单目标进行良好的识别和跟踪。但是这个系统的成功,对于今后设计软、硬件更为复杂,目标识别与跟踪精度要求更高的电视跟踪系统有非常重要的指导意义。

全文目录


中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章 绪论  7-13
  1.1 电视跟踪系统发展状况及发展趋势  7-9
    1.1.1 电视跟踪系统硬件技术应用  7
    1.1.2 数字图像处理及运动目标检测技术  7-8
    1.1.3 运动目标跟踪技术  8-9
  1.2 电视跟踪系统在火控中的作用  9-10
  1.3 DSP技术简介  10-11
  1.4 本论文的主要内容的安排  11-13
第二章 基于DSP的电视跟踪系统的总体设计  13-30
  2.1 系统的硬件平台与集成开发环境  13-17
    2.1.1 系统的DSP硬件平台  13-15
    2.1.2 DSP集成开发环境  15-17
  2.2 系统的硬件设计  17-26
    2.2.1 系统的总体结构  17-18
    2.2.2 系统的硬件组成  18-19
    2.2.3 系统的DSP配置  19-22
    2.2.4 上位机与DSP开发板的通信  22-25
    2.2.5 云台的PID控制器  25-26
  2.3 系统的软件设计  26-30
第三章 图像预处理与目标检测  30-52
  3.1 视频图像的滤波  30-36
    3.1.1 噪声分析  30-31
    3.1.2 常用滤波方法  31-36
  3.2 目标的边缘检测  36-39
  3.3 图像分割  39-42
    3.3.1 图像分割法的选取  39
    3.3.2 图像分割法的实现  39-42
    3.3.3 结果分析  42
  3.4 目标的特征提取  42-43
  3.5 视频图像运动目标检测方法  43-51
    3.5.1 帧间差分法(Frame difference method)  43-44
    3.5.2 背景消减法(Background subtraction method)  44-45
    3.5.3 光流场法(Opticl flow method)  45-47
    3.5.4 图像块匹配方法  47-48
    3.5.5 对目标运动检测方法的选取与优化  48-51
  3.6 本章小结  51-52
第四章 目标跟踪算法研究  52-61
  4.1 跟踪波门的设计与搜索窗口的确定  52-53
    4.1.1 跟踪波门的设计  52-53
    4.1.2 搜索窗口的确定  53
  4.2 波门跟踪算法  53-55
    4.2.1 波门跟踪的基本原理  53-54
    4.2.2 基于分割的矩心跟踪算法  54
    4.2.3 边缘跟踪算法  54-55
  4.3 相关跟踪算法  55-59
    4.3.1 相关跟踪的基本原理  55-57
    4.3.2 相关算法选择  57-59
  4.4 本文电视跟踪系统跟踪算法的选取  59-61
第五章 目标跟踪预测算法  61-69
  5.1 预测跟踪算法原理  61-62
  5.2 预测跟踪算法介绍  62-67
    5.2.1 N点线性逼近预测算法  62-63
    5.2.2 N点二次多项式(平方)预测算法  63-65
    5.2.3 卡尔曼滤波预测  65-67
  5.3 预测跟踪算法选择  67-69
第六章 总结与改进  69-71
  6.1 工作总结  69-70
  6.2 改进方向  70-71
参考文献  71-75
致谢  75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 监视、报警、故障诊断系统
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