运动目标分割算法的研究及其嵌入式系统实现
论文摘要
运动目标分割算法的研究一直是图像界研究的热点,同时它也是实际视频处理系统中的重要任务,是可靠完成目标跟踪和识别的关键前提,它影响了包括计算机视觉图像处理等领域任务的完成。运动目标分割算法促进了图像处理、模式识别、人工智能、计算机视觉等领域的相关应用的发展,在视频监控、视频压缩、机器人视觉、军事制导、医疗诊断等领域有广泛重要的应用。TMS320DM642是TI公司推出的一款针对多媒体处理领域应用的高性能32位定点DSP。它基于C64x核心构架,集成了丰富的外围设备和视频接口,在嵌入式视频处理系统方面有良好的性价比表现。本论文是在基于此芯片的硬件开发板上完成实现的运动目标分割算法。本论文对于分割算法的嵌入式系统实现做了尝试,以应对复杂背景下运动目标分割的要求。首先对运动目标分割算法包括帧差法、背景差法、光流法进行了综述,通过Matlab仿真实验,针对实际工程的需求,选择算法。然后设计其DSP嵌入式系统的实现,其中包括对OpenCV移植到DSP嵌入式系统中的方法研究、DSP资源分配和软件模块的设计以及算法模块实现。完成了基于SEEDVPM642开发板的运动目标分割算法的嵌入式系统实现,总结了工程优化的方法,并将实际工作中遇到的调试问题及其解决方法进行了总结,最后给出了嵌入式系统分割结果及分析。
论文目录
摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 研究现状1.2 研究意义1.3 运动目标分割算法方法简介1.4 本人所做的工作以及论文内容安排第2章 运动目标分割算法的验证与选择2.1 运动目标分割方法2.1.1 帧差法2.1.2 背景差法2.1.3 光流法2.2 运动目标分割算法的选择2.3 本章小结第3章 算法DSP嵌入式系统实现的总体设计3.1 DSP嵌入式系统实现的总体框架3.2 与硬件相关的软件设计3.2.1 存储器分配设计3.2.2 采集显示设计3.2.3 数据传输设计3.3 与任务相关的软件设计3.3.1 进程的建立3.3.2 任务的通信设计3.3.3 任务的调度设计3.4 与算法相关的软件设计3.4.1 OpenCV和EMCV的简述3.4.2 分析修改OpenCV函数3.5 本章小结第4章 基于DM642的运动目标分割实现4.1 基于DSP/BIOS的基本工程配置4.2 软件编译链接环境设置4.3 硬件设备初始化4.4 任务之间的程序调度4.5 读取与显示图像4.6 运动目标分割算法实现4.6.1 判定匹配算法4.6.2 部分不匹配更新算法4.6.3 全部不匹配更新算法4.6.4 更新部分窗口算法4.6.5 更新全部窗口算法4.7 本章小结第5章 测试与结果5.1 调试中遇到的问题与解决方法5.2 Matlab算法参考测试5.3 工程优化5.4 结果及结果分析5.5 本章小结第6章 总结与展望参考文献致谢研究生履历
相关论文文献
本文来源: https://www.lw50.cn/article/b2686730bde8ee6a32bcdd01.html