【基于FPGA的运动目标实时跟踪检测】

基于FPGA的目标实时跟踪检测(一)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

整体工程的架构分为了图像采集与输入部分、算法部分以及图像存储与显示部分，我主要在算法部分进行设计；设计了RGB转灰度模块、滤波模块、腐蚀膨胀模块、帧间差分模块与检测目标投票设计模块；

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一、系统架构

该系统框图参考：咸鱼FPGA

二、算法设计

1.RGB转YCBCR

具体部分可以参考：FPGA实现灰度转换
图像灰度处理原因：
RGB色彩空间数据计算量大，每一个通道都需要大量计算，在FPGA上会耗费大量资源，而且在做图像处理时，需要用一路视频图像进行后面算法的实现，汇成目标框，只需要灰度信息就够了。
实现的代码可以依据下列公式，最后取Y分量；

2.中值滤波算法

在进行灰度处理之后，图像会含有一些噪声，因此使用中值滤波算法进行去噪(系统框图中没有加)；它是非线性滤波，去除高斯噪声表现差，去除孤点噪声(椒盐噪声)好，而且还可以保持边缘特性，不会使图像产生显著模糊。
滤波的过程原理就是排序比较，用下面这种图可能更好理解

算法实现流程：以3×3为例，每一行比较出大中小；再分别比较三个最大值中最小值，三个最小值中最大值，三个中间值中的中间值；最后比较第二步的三个值，得到中值，此过程耗费3clk；

3.帧间差分算法

在上图中，由于Sdram使用的为兵乓操作，相当于在Sdram中就延时一帧，因此从RD1出来的数据可直接与YCBCR数据相减；
帧差法是通过两帧相邻图像间做差，并选取合适的阈值对图像进行二值化，从而选取出运动的物体。设 f(x,y)为灰度差分图像，gk(x,y)、gk-1(x,y) 为相邻的两帧灰度图像，D(x,y)为侦差图像，T为差分阈值

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅介绍了此系统前半部分内容，后续内容以及代码公开，放在下一篇文章；