資料介紹
dsp 小設計
摘要:運動目標檢測可以從連續變化的多幅圖像中把運動目標提取出來。運動目標的捕捉對于目標分化、采集和動作歸類等后續處理相當重要,因為后期過程只處理圖像中運動目標周圍一定范圍內的像素。但由于運動目標所處背景的隨機性,比如氣候、光線及噪聲干擾的影響,檢測運動目標實際上是一項比較困難的任務。目前對于運動目標的檢測的算法可以劃分為兩類:基于象素強度的算法及基于運動的算法。細分又包括四種:基于特征的方法、基于幀間差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流場的方法。其中前三種屬于基于象素強度變化檢測的算法,第四種可以看作是基于運動的檢測方法。基于強度算法容易實現、效率高,可處理目標跟蹤問題比較難。基于運動的算法穩定性強,處理跟蹤問題相對簡單。
該文重點研究目標檢測的DSP算法實現,所以在參考大量文獻后,選用了傳統檢測算法中速度較快而且相對便于硬件實現的幀間差分算法,為了取得良好快速的目標檢測結果,該文采用Sobel算子與幀間差分結合的方法。
關鍵詞:DSP的檢測算法;實現及優化
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