運(yùn)動(dòng)背景下對(duì)地運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤的DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、運(yùn)動(dòng)背景下對(duì)地運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是機(jī)載光電探測(cè)瞄準(zhǔn)系統(tǒng)的主要任務(wù)。利用嵌入式圖像處理核心DSP的運(yùn)算性能強(qiáng)、功耗低的優(yōu)勢(shì)，深入研究C64x+DSP的結(jié)構(gòu)和優(yōu)化策略，優(yōu)化程序流程高效實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)背景下對(duì)地運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)跟蹤算法。
　　地面背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)是運(yùn)動(dòng)背景下對(duì)地目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)。研究了基于KLT光流法的背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。特征點(diǎn)提取和跟蹤是其運(yùn)算復(fù)雜度最高的部分，對(duì)此深入研究計(jì)算特性并進(jìn)行優(yōu)化，以基于DSP實(shí)現(xiàn)地面背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)。為了減少背

2、景運(yùn)動(dòng)估計(jì)的時(shí)間，系統(tǒng)研究了塊匹配各項(xiàng)加速策略，提出了一種基于快速塊匹配的背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。根據(jù)圖像梯度提取紋理信息最豐富的特征塊以減少匹配塊的數(shù)量，采用六邊形搜索策略以減少搜索點(diǎn)數(shù)，基于DSP實(shí)現(xiàn)了基于快速塊匹配的背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。
　　利用背景運(yùn)動(dòng)估計(jì)得到的參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行背景運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償。利用幀間差分二值化，形態(tài)學(xué)濾波，連通域標(biāo)記與濾波剔除噪聲和偽目標(biāo)干擾，準(zhǔn)確檢測(cè)目標(biāo)。只利用時(shí)域信息檢測(cè)目標(biāo)，目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果不夠精確，針對(duì)此問(wèn)題深入

3、研究基于顯著性信息的目標(biāo)檢測(cè)，提出了一種基于區(qū)域像素顯著性和時(shí)域信息融合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，并基于DSP實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　針對(duì)地面運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中目標(biāo)外形、姿態(tài)變化以及被遮擋等復(fù)雜問(wèn)題，對(duì)壓縮跟蹤算法進(jìn)行了改進(jìn)。研究了遮擋發(fā)生時(shí)的分類分?jǐn)?shù)變化和目標(biāo)與模板的MCD距離的變化規(guī)律，將分類分?jǐn)?shù)變化作為判斷目標(biāo)被遮擋發(fā)生的粗判定條件，將MCD距離變化作為判斷目標(biāo)被遮擋發(fā)生的精判定條件。利用Kalman預(yù)測(cè)器預(yù)測(cè)下一幀圖像中目標(biāo)的位