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文檔簡介
1、近三十年來,DSP技術(shù)的飛速發(fā)展給圖像處理各領(lǐng)域帶來了巨大的生機(jī),基于DSP的數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用在日常生產(chǎn)生活中。目標(biāo)檢測和跟蹤技術(shù)漸漸地成為數(shù)字圖像處理和機(jī)器視覺領(lǐng)域研究的熱點。本文著重研究了三個方面的內(nèi)容:TDS642EVM的開發(fā)、圖像預(yù)處理的應(yīng)用和運動目標(biāo)檢測和跟蹤算法的研究。
首先,分析了TDS642EVM的開發(fā)設(shè)計流程,重點分析了DM642的總線結(jié)構(gòu)、中斷系統(tǒng)、外設(shè)接口和工作原理等。著重利用已有的642
2、EVM在視頻圖像處理過程中的硬件設(shè)計和程序設(shè)計方法,構(gòu)建了一套實時運動目標(biāo)檢測及跟蹤實驗系統(tǒng)。
其次,在圖像的生成、變化和傳輸過程中存在的噪聲(硬件設(shè)備不精確、外部光線等的干擾)降低了圖像質(zhì)量,因此在進(jìn)一步處理圖像之前需要進(jìn)行預(yù)處理改善圖像質(zhì)量。有的實驗需要平滑處理,削弱某些不必要的信息;有的實驗需要銳化增強(qiáng)來突出邊緣信息。本文第三章討論了幾種用于圖像平滑和銳化增強(qiáng)的方法,該方法在實驗當(dāng)中取得較好效果。
在運
3、動目標(biāo)檢測和跟蹤部分,本文詳細(xì)介紹了三種運動檢測算法、三種分割算法并且提出一種針對差分圖像的分割方法,詳細(xì)介紹了卡爾曼濾波、粒子濾波、Mean Shift和目標(biāo)輪廓線的四種跟蹤算法。最后,綜合運用以上方法實現(xiàn)了基于DSP的目標(biāo)跟蹤。
本文的創(chuàng)新點包括:
1.圖像平滑在三維形貌測量過程的應(yīng)用:實際存在的隨機(jī)噪聲使得恢復(fù)的物體形貌存在誤差,本文針對標(biāo)準(zhǔn)投影光柵呈正弦曲線分布的特點,提出用最小二乘擬合法平滑含噪聲的
4、曲線,去除毛刺,該方法有效濾除噪聲的同時保留了物體的邊緣信息,使得恢復(fù)物體的精度提高。
2.銳化增強(qiáng)在運動目標(biāo)檢測中的應(yīng)用:在用籌分法檢測運動物體時,需要突出運動物體的邊緣輪廓線,因此本文提出了一種基于梯度算子的差分法運動檢測。差分法消除了背景信息,梯度算子能夠檢測邊緣信息,兩種算法相結(jié)合,可以準(zhǔn)確地檢測出運動物體的輪廓。
3.適于目標(biāo)檢測的自動閾值分割算法:針對差分圖像的直方圖呈單調(diào)下降的趨勢,不滿足OTS
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