基于低負(fù)載DSP平臺(tái)的目標(biāo)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(tái)為硬件基礎(chǔ)，主要對(duì)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤算法進(jìn)行了研究，并實(shí)現(xiàn)了算法在小型機(jī)載成像跟蹤系統(tǒng)中低負(fù)載DSP平臺(tái)上的應(yīng)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(shè)計(jì)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(jì)時(shí)基準(zhǔn)碼、數(shù)據(jù)量五個(gè)方面深入分析了系統(tǒng)所采用的視頻流信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)BT.656格式。在對(duì)系統(tǒng)工作方式做了研究的基礎(chǔ)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(tái)控制參數(shù)的解算方法。
　　 針對(duì)跟蹤系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，本文首先考慮了實(shí)時(shí)性較好的質(zhì)心跟蹤算法，對(duì)圖像分割算法進(jìn)行了研究，指出了經(jīng)典分割算法的不足并對(duì)此進(jìn)行了改進(jìn)，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(yīng)用于背景相對(duì)簡(jiǎn)單的場(chǎng)合中。為此本文又在相關(guān)匹配的基礎(chǔ)上，提出了基于自適應(yīng)模板更新的快速相關(guān)匹配跟蹤算法，該算法將改進(jìn)型的去均值相關(guān)算法與菱形搜索算法相

3、結(jié)合，同時(shí)加入相關(guān)函數(shù)的加權(quán)修正策略和自適應(yīng)模板更新策略，提高了算法的實(shí)時(shí)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(wèn)題方面展現(xiàn)了強(qiáng)大的生命力和優(yōu)勢(shì)。本文在深入理解粒子濾波理論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于SIR粒子濾波器的目標(biāo)跟蹤框架，采用目標(biāo)灰度分布特征作為目標(biāo)的表征方式，實(shí)現(xiàn)了基于SIR粒子濾波的跟蹤算法，并編寫(xiě)代碼實(shí)現(xiàn)了算法在PC機(jī)上的仿真和嵌入式移植，同時(shí)進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文所研究的基于粒子濾