分布式目標(biāo)檢測(cè)在FPGA中并行實(shí)現(xiàn).pdf

1、目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域愈發(fā)多樣，隨著科技發(fā)展?jié)B入全球各項(xiàng)尖端領(lǐng)域。作為圖像的最重要的特征之一，圖像的邊緣信息是目標(biāo)檢測(cè)中十分關(guān)鍵的技術(shù)，已經(jīng)在圖像的分割，檢測(cè)，識(shí)別等領(lǐng)域被大量應(yīng)用。許多研究都將圖像的邊緣信息結(jié)合圖像紋理，色彩等特征應(yīng)用到目標(biāo)檢測(cè)中來以獲得對(duì)光照等變換下更好的魯棒性，但這將面臨計(jì)算量大，傳統(tǒng)軟件難以滿足實(shí)時(shí)性的要求等問題。針對(duì)此，本文的研究核心側(cè)重在：
　　1、Sobel是在實(shí)踐中計(jì)算梯度最常用的邊緣檢測(cè)算子之一，

2、針對(duì)算法采用全局閾值及對(duì)光照變換魯棒性差等問題，本文設(shè)計(jì)了基于Sobel算子的分布式檢測(cè)算法。根據(jù)人類視覺感知模型的特點(diǎn)，構(gòu)建部分灰度特征自適應(yīng)閾值函數(shù)以改善算全局閾值問題以提高其性能，構(gòu)建梯度核函數(shù)以解決其對(duì)光照等原因造成的低梯度部分檢測(cè)困難問題。
　　2、針對(duì)應(yīng)用中對(duì)Sobel算子實(shí)時(shí)性要求高，計(jì)算數(shù)據(jù)量大的問題，本文提出一種分布式Sobel算子在FPGA中的并行結(jié)構(gòu)。在Simulink/XSG上構(gòu)建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)并仿真，并在FPG

3、A中通過硬件編程語言搭建圖像采集與顯示平臺(tái)，將自適應(yīng)算法以及梯度核函數(shù)通過生成MIF文件初始化Block RAM的方式搭建以降低系統(tǒng)延遲提高實(shí)時(shí)性。
　　3、針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)操作中常常需要及時(shí)獲得人臉，手等裸露部分輪廓信息的問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于色彩空間結(jié)合梯度信息的肌膚輪廓提取方法，并給出一種基于YCbCr空間與邊緣檢測(cè)算法的膚色輪廓提取FPGA并行結(jié)構(gòu)。
　　本文采用3×3模板計(jì)算部分灰度特征值來計(jì)算部分區(qū)域閾值，提高了系