基于低負載DSP平臺的目標跟蹤算法研究.pdf

1、本課題以TMS320DM642為核心的DSP+FPGA架構(gòu)的數(shù)字圖像處理平臺為硬件基礎，主要對目標實時跟蹤算法進行了研究，并實現(xiàn)了算法在小型機載成像跟蹤系統(tǒng)中低負載DSP平臺上的應用。
　　 論文首先闡述了圖像跟蹤系統(tǒng)的工作原理和結(jié)構(gòu)設計思路，并給出圖像跟蹤處理器的硬件結(jié)構(gòu)框圖，然后從采樣頻率、分辨率、傳輸格式、視頻計時基準碼、數(shù)據(jù)量五個方面深入分析了系統(tǒng)所采用的視頻流信號標準BT.656格式。在對系統(tǒng)工作方式做了研究的基礎上最

2、后給出了圖像跟蹤處理器的軟件工作流程圖及云臺控制參數(shù)的解算方法。
　　 針對跟蹤系統(tǒng)實時性的要求，本文首先考慮了實時性較好的質(zhì)心跟蹤算法，對圖像分割算法進行了研究，指出了經(jīng)典分割算法的不足并對此進行了改進，提出了基于Otsu算法的迭代分割算法，取得了較好的分割效果。但是該算法只能應用于背景相對簡單的場合中。為此本文又在相關匹配的基礎上，提出了基于自適應模板更新的快速相關匹配跟蹤算法，該算法將改進型的去均值相關算法與菱形搜索算法相

3、結(jié)合，同時加入相關函數(shù)的加權(quán)修正策略和自適應模板更新策略，提高了算法的實時性和穩(wěn)定性。
　　 作為近幾年新興的粒子濾波理論，在處理非線性系統(tǒng)問題方面展現(xiàn)了強大的生命力和優(yōu)勢。本文在深入理解粒子濾波理論的基礎上，構(gòu)建了基于SIR粒子濾波器的目標跟蹤框架，采用目標灰度分布特征作為目標的表征方式，實現(xiàn)了基于SIR粒子濾波的跟蹤算法，并編寫代碼實現(xiàn)了算法在PC機上的仿真和嵌入式移植，同時進行了大量的仿真實驗，驗證了本文所研究的基于粒子濾