視頻序列實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法的研究與FPGA實(shí)現(xiàn).pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)是一門非常重要的技術(shù)，也是對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)作后續(xù)處理的基礎(chǔ)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與圖像處理技術(shù)的發(fā)展，視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)廣泛運(yùn)用到軍事與民用等諸多領(lǐng)域。因此，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)已經(jīng)成為目前研究的熱點(diǎn)課題之一。許多研究人員進(jìn)行了大量的研究，提出了許多行之有效的方法。
　　本文對(duì)目前常用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究和分析，總結(jié)了傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法存在的問(wèn)題和不足。重點(diǎn)對(duì)基于混合高斯模型(Gaussian

2、 Mixture Model，GMM)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行了深入研究，本文的主要工作如下:
　　第一，提出了基于改進(jìn)混合高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。本文主要針對(duì)混合高斯模型在背景更新時(shí)采用固定速率值α、檢測(cè)過(guò)程中高斯分布與背景模型匹配不準(zhǔn)確的問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)。首先，結(jié)合卡爾曼濾波器與混合高斯模型，利用卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡和速度，根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)情況自適應(yīng)選擇更新率α;其次，提出了基于雙重匹配的原則進(jìn)行模態(tài)匹配，從而提高了匹配的準(zhǔn)確

3、度。
　　第二，提出了基于局部色彩空間轉(zhuǎn)換的陰影抑制方法。在該算法中，首先，利用改進(jìn)的混合高斯模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè);然后，將檢測(cè)出來(lái)的前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域鎖定在一個(gè)局部活動(dòng)矩形框內(nèi);最后，對(duì)于局部活動(dòng)矩形框內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的陰影利用HSV色彩空間方法進(jìn)行陰影消除。
　　第三，設(shè)計(jì)基于FPGA的圖像采集與顯示系統(tǒng)。利用DE2硬件平臺(tái)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，其中FPGA芯片型號(hào)為AlteraCycloneⅡ系列EP2C35F672C6。采用高速CMOS