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运动目标识别与跟踪是智能视频处理的重要内容,在安防监控、工业生产、军事应用等领域中都有着极为重要的应用价值。摄像头端前置的嵌入式视频处理系统以其体积小、性价比高的优势正得到越来越广泛的应用。本课题针对运动目标识别与跟踪问题以嵌入式系统为目标,提出了系统整体设计方案,并完成了相应的硬件设计和软件编程工作。在DM642芯片上成功实现了Cam-shift运动目标识别与跟踪算法,为解决Cam-shift算法易受到背景中相似颜色区域干扰问题,进一步提出了融入图像Hu不变矩判断的Hu-Cam-shift跟踪算法,目标受到干扰时,通过匹配当前搜索窗图像Hu不变矩与模板Hu不变矩来调整Cam-shift算法迭代过程中下次迭代搜索窗的选取,抑制了颜色相似背景对目标的干扰,具有良好的抗干扰效果。论文主要工作如下:1.在对运动目标识别与跟踪算法分析的基础上,设计了基于DM642的运动目标识别与跟踪系统,并实现了系统PCB板设计。在CCS3.3平台下,实现了对DM642的EMIF接口、中断、EDMA、I2C模块、VP口等的编程控制,深入分析了BT.656数字视频格式,并在此基础上完成对视频流信号的采集、传输、存储和分析工作;2.深入研究了Cam-shift跟踪算法原理,在对DM642芯片内部结构研究的基础上,编写了.asm和.cmd实现文件,对Cam-shift算法中概率相似度查找表建立、反向投影图形成以及中值变换迭代部分进行了硬件编程实现,在DM642芯片中实现了相邻帧差法对运动目标的识别、Cam-shift跟踪算法基于颜色概率信息对简单背景下低速单目标运动物体的连续跟踪;3.深入学习了OpenCV开源视频开发函数库,在OpenCV平台下实现了Hu-Cam-shift跟踪算法对目标跟踪的抗干扰处理。针对传统Cam-shift算法易受到与目标颜色信息相近背景区域干扰的缺陷,提出了一种基于图像Hu不变矩匹配技术的Hu-Cam-shift目标跟踪算法。目标受背景干扰时,Hu不变矩变化明显,对本次Cam-shift迭代中搜索窗进行调整,调整规则为:匹配失败,采用迭代前搜索窗信息;匹配成功,搜索窗面积采用迭代前大小,位置采用迭代前后平均值。通过控制搜索窗口选取,抑制了颜色相似背景对目标的干扰。