伴隨著人工智能的發(fā)展,目標(biāo)跟蹤在車輛、無人機(jī)等動(dòng)平臺下廣泛運(yùn)用,對自動(dòng)駕駛、刑偵追蹤、武器制導(dǎo)等軍民領(lǐng)域有重要意義。在動(dòng)平臺視頻跟蹤系統(tǒng)中,DSP處理器計(jì)算和存儲資源有限,算法實(shí)時(shí)性和精確度要求較高。同時(shí),動(dòng)平臺系統(tǒng)抖動(dòng)現(xiàn)象嚴(yán)重,對人工操作和跟蹤性能干擾明顯。為此,本文在對電子穩(wěn)像算法和圖像跟蹤算法研究的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了基于DSP+FPGA的實(shí)時(shí)視頻穩(wěn)像跟蹤系統(tǒng),并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。本文主要工作包括:（1）針對圖像處理系統(tǒng)采集傳輸視頻數(shù)據(jù)的需求,本文在高速DSP+FPGA雙處理器硬件平臺上,利用FPGA現(xiàn)場編程靈活性和電氣接口豐富性,在處理器內(nèi)設(shè)計(jì)視頻解碼模塊獲取Camera Link數(shù)字視頻。同時(shí),FPGA與DSP協(xié)同設(shè)計(jì)SRIO通信模塊實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)傳輸,DSP獲取獲圖像數(shù)據(jù)后算法處理并傳送至上位機(jī)顯示。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果顯示視頻傳輸速度達(dá)到35幀/s。（2）針對動(dòng)平臺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)實(shí)時(shí)視頻穩(wěn)像的需求,本文在圖像采集的基礎(chǔ)上,選取穩(wěn)像算法中實(shí)時(shí)性和精確度綜合性能較好的灰度投影法對圖像數(shù)據(jù)穩(wěn)像。同時(shí),對穩(wěn)像算法改進(jìn)優(yōu)化,用分塊匹配投影方法,降低運(yùn)動(dòng)物體干擾;用均值濾波方法,補(bǔ)償相機(jī)大平移運(yùn)動(dòng),提取相... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 電子穩(wěn)像技術(shù)
        1.2.2 目標(biāo)跟蹤技術(shù)
        1.2.3 DSP處理器發(fā)展
    1.3 論文工作和結(jié)構(gòu)安排
2 系統(tǒng)平臺與工作原理
    2.1 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流和處理流程
    2.2 硬件平臺介紹
        2.2.1 FPGA處理器
        2.2.2 DSP處理器
    2.3 系統(tǒng)功能
    2.4 本章小結(jié)
3 視頻采集傳輸模塊設(shè)計(jì)
    3.1 視頻采集模塊設(shè)計(jì)
        3.1.1 CameraLink視頻協(xié)議基礎(chǔ)與視頻解碼器
        3.1.2 視頻解碼模塊
    3.2 視頻傳輸模塊設(shè)計(jì)
        3.2.1 RapidIO協(xié)議基礎(chǔ)
        3.2.2 FPGA端圖像傳輸模塊
        3.2.3 DSP端圖像傳輸模塊
    3.3 視頻顯示模塊設(shè)計(jì)
    3.4 本章小結(jié)
4 電子穩(wěn)像算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 經(jīng)典穩(wěn)像算法基本原理
        4.1.1 塊匹配法原理
        4.1.2 灰度投影原理
        4.1.3 特征匹配原理
        4.1.4 穩(wěn)像算法比對
    4.2 基于DSP處理器穩(wěn)像實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
        4.2.1 圖像分區(qū)減弱異物運(yùn)動(dòng)干擾
        4.2.2 二值化預(yù)處理提高圖像對比度
        4.2.3 均值濾波補(bǔ)償相機(jī)全局運(yùn)動(dòng)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.3.1 灰度投影穩(wěn)像結(jié)果
        4.3.2 圖像分區(qū)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.3.3 二值化預(yù)處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.3.4 全局運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
5 目標(biāo)跟蹤算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 跟蹤算法分析
    5.2 粒子濾波理論
        5.2.1 貝葉斯估計(jì)
        5.2.2 蒙特卡洛采樣
        5.2.3 序貫重要性采樣
        5.2.4 粒子濾波跟蹤算法
    5.3 基于DSP處理器跟蹤實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化
        5.3.1 多特征融合
        5.3.2 目標(biāo)尺度自適應(yīng)
        5.3.3 DSP算法優(yōu)化
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3557589