【摘要】：本文運用FPGA高速處理圖像信息,根據(jù)目標檢測技術(shù)和目標跟蹤技術(shù),達到對目標進行定位和跟蹤的目的,這是應(yīng)用視覺研究領(lǐng)域中的一個重要課題。隨著當今時代計算機和信息科技的不斷發(fā)展,機器視覺技術(shù)和目標識別算法都越來越普及的應(yīng)用到了工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療健康、軍事項目以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,機器視覺技術(shù)因為其高速度、高實時性、高準確率,而被廣泛關(guān)注,其技術(shù)特點主要取決于目標識別算法的優(yōu)良性,算法中重要的部分為視頻圖像采集技術(shù)和視頻圖像處理技術(shù),這兩個部分設(shè)計的復雜程度決定了整個系統(tǒng)功能實現(xiàn)效果,本文分析了很多資料的目標識別算法,研究設(shè)計了一種更加符合復雜背景環(huán)境的圖像處理辦法。本文采用了模塊化的設(shè)計思想,有效降低了系統(tǒng)設(shè)計的相對復雜度,便于進行調(diào)試和修改；利用硬件語言設(shè)計體現(xiàn)了硬件電路中軟件化的設(shè)計思路,提高了系統(tǒng)設(shè)計的靈活性與精確性；很好地發(fā)揮了FPGA可編程器件的集成度高、編程靈活的高效性,不僅有效地提升了系統(tǒng)的工作性能,而且將開發(fā)成本降至最低。本文首先用CMOS圖像傳感器采集一段視頻數(shù)據(jù),并用MATLAB將視頻數(shù)據(jù)進行提取,然后對每個基本算法進行驗證和修改,用ModelSim將圖像處理算法進行實現(xiàn),并進行功能仿真,最后用MATLAB將ModelSim仿真出來的數(shù)據(jù)再進行模擬對比,最后找出實驗效果最好的一個算法,并對其進行改進。本文提出了一種應(yīng)用于當今的圖像處理技術(shù)上的目標識別算法,對其改進之后,并且實現(xiàn)在硬件FPGA上。該方案將整個系統(tǒng)分為六大模塊,分別是圖像采集模塊、前期圖像預處理模塊、圖像存儲模塊、圖像讀取模塊、圖像后處理模塊、目標提取模塊。通過對視頻的嚴格處理,將其中運動的物體找到,并且將其分離出來,給出詳細的位置信息,并控制激光進行擊打或者跟蹤。本次的實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的各模塊均能達到理想功能,基本接近功能仿真的效果,達到了預期的目標。
[Abstract]:In this paper, we use FPGA to process image information at high speed, and achieve the goal of target location and tracking according to target detection technology and target tracking technology, which is an important subject in the field of applied vision research. With the continuous development of computer and information technology, machine vision technology and target recognition algorithm are more and more widely used in industrial production, medical care, military projects and agricultural production. Machine vision technology has been widely concerned because of its high speed, high real-time and high accuracy. The technical characteristics of machine vision technology mainly depend on the excellence of target recognition algorithm. The important part of the algorithm is video image acquisition technology and video image processing technology. The complexity of these two parts determines the effect of the whole system function. In this paper, a lot of data target recognition algorithm is analyzed. In this paper, a new method of image processing is proposed, which is more suitable for complex background environment. This paper adopts the modular design idea, effectively reduces the relative complexity of the system design, facilitates debugging and modification, and embodies the software design idea in the hardware circuit by using the hardware language design. The flexibility and accuracy of the system design are improved, and the high integration degree of FPGA programmable devices and the high efficiency of programming flexibility are well brought into play, which not only effectively improves the working performance of the system, but also reduces the development cost to the lowest. This paper first uses CMOS image sensor to collect a piece of video data, then extracts the video data with MATLAB, then verifies and modifies each basic algorithm, implements the image processing algorithm with ModelSim, and simulates the function of the algorithm. Finally, MATLAB is used to simulate and compare the simulated data from ModelSim. Finally, an algorithm with the best experimental effect is found and improved. In this paper, a target recognition algorithm applied to image processing technology is proposed, which is improved and implemented on hardware FPGA. The whole system is divided into six modules, which are image acquisition module, pre-image preprocessing module, image storage module, image reading module, image post-processing module and target extraction module. Through the strict processing of the video, the moving objects are found, separated out, the detailed position information is given, and the laser is controlled to strike or track. The experimental results show that all the modules designed in this paper can achieve the ideal function, which are close to the effect of functional simulation and achieve the expected goal.
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN791;TN249

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