1、毕业设计开题报告通信工程基于TMS320DM6437DSP的运动目标检测系统一、选题的背景与意义11研究目的与意义随着当今社会生活信息化的不断深入，视频技术不仅走进了各行各业，而且在许多领域正发挥越来越重要的作用。随着计算机、通信及网络技术的迅速发展，实时的视频通信已经走向成熟，基于各种国际标准（如MPEG系列、H26X系列等）的视频产品已经进入了人们的生活、学习、工作等各个方面。在科研领域，视频技术是许多当今前沿技术的基础和关键部分。如在机器人技术中，视频技术作为机器人的“眼睛”，对机器人智能化、人性化发展的意义不言而喻。与此同时，人们在日常工作生活中对于视频技术的要求再也不仅仅是“记录事件
2、”或者“看视频”那么简单，而对视频技术的处理能力提出了更高的要求，如视频监控自动化、视频目标跟踪识别、视频目标行为分析等等。由此可见，准确而高效地实现这些技术不仅仅对于视频技术研究领域有重大意义，在社会实用领域也具有广阔的前景。视频技术的第一基础在于视频的高质量摄取和传输，这一点在近年视频技术工作者的努力下已经取得重大成就，足够满足生活实用和一般的科研使用。那么下一个关键点就在于从序列图像中将发生变化的区域分析并提取出来，即运动目标检测。运动目标检测就是从整幅场景图像中把感兴趣的运动目标检测出来，它是后续目标分类、跟踪、行为分析等高级处理的基础，也是视频监控系统自动化、智能化和实时化的关键。运
3、动目标检测拥有广阔的应用前景如交通状况监控、视频监控、自动导航等。可以说，运动目标检测技术是各种高级视频处理技术最重要的基石之一，对其进行深入地研究无疑同时具有广阔的应用前景和深远的科研意义。12运动目标检测技术研究现状和发展趋势121运动目标检测技术研究现状进入2000年以来，从图像分割的角度出发产生了许多运动目标检测的算法，包括阈值分割、统计检验和检测滤波器三大类，这些检测方式的缺陷在于分割效果对图像噪声敏感；运算复杂，处理速度慢等。目前，国内主要通过两种途径区检测视频信号中的运动目标对序列图像前后连续两帧的研究以及利用无运动目标的环境的先验知识。在硬件实现方式上，运动目标检测也有多种方式
4、。如有学者采用FPGA通过对基于局部二元模式直方图算法实现；也有学者采用ARM9通过背景减法实现。但是在图像处理领域使用更多的仍是DSP实现方式，由于其高速的图像处理能力，算法可移植性强，在目前运动目标检测技术中得到更多的青睐。122运动目标检测技术发展趋势新一代基于内容的多媒体数据压缩编码国际标准MPEG4第一次提出了基于对象的视频编码新概念，MPEG4实现基于内容交互的首要任务就是把视频图像分割成不同目标，即运动目标的检测。然后对不同对象采用相应的编码方法，以实现高效压缩，可以说，视频运动目标检测是MPEG4视频编码的关键技术，也是新一代视频编码研究的热点和难点。另外，在硬件方式上，由德州
5、仪器TI推出的四款基于DSP的新型数字媒体处理器（TMS320DM643X系列）进一步壮大了数字视频解决方案的产品阵营。它们充分利用了达芬奇软件与开发基础局端，使设计人员能够集中精力开展应用功能设计。开发人员还能通过轻松调用达芬奇应用编程接口API来实现视频、影像、话音与音频技术，以管理专用编解码器引擎的实施，并进行屏幕解析度匹配。本课题确定的一个重要研究内容是基于DSP的运动目标检测技术。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题21研究的基本内容本课题确立以改进的帧间差分算法为核心的DSP方式实现运动目标检测，其系统框图如下，图21211运动目标检测的理论依据当静止的画面中出现运动物体或者运动物
6、体持续在视频画面中运动时，一定会出现运动区域像素灰度改变，而静止的区域像素灰度一般是不变或者说变化不大的。所以通过检测图像像素灰度是否发生改变可以作为检测运动目标的一种依据。212系统总体结构和工作流程系统硬件结构如图21所示，摄像头摄取并且输出模拟视频信号，视频编码器将该模拟视频信号变成DSP芯片能接受的视频信号格式，并送给DSP的视频接口。DSP芯片负责完成图像处理以及运动目标检测算法。CPU处理完毕后由视频编码器转换成模拟视频信号传送到监视器上显示。22硬件部分设计本课题采用TI公司SEEDDTK（DSPTEACHINGKIT）新型教学实验系统。采用独特的双DSP结构主控板母板的结构组成
7、，其中主控板为SEEDDEC系列，母板为SEEDDTK_MBOARD系列板卡。芯片采用TIDAVINCI系列DSP中的一款TMS320DM6437，其工作主频最高达700MHZ，处理性能可达5600MIPS。是一款专用于数字媒体应用的高性能定点32位处理器。其视频输入输出模式为1路PAL制式模拟视频输入，1路PAL制式模拟视频输出，1路VGA视频输出；摄像头采用标准PAL摄像头。显示器采用7寸TFT真彩液晶显示屏，分辨率为1440（H）234（V）DOT，有效面积15408H8658VMM。23软件部分设计231图像帧差分技术普通图像帧差技术的基本原理上就是将前后两帧图像对应像素点的灰度值相减
8、，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素灰度相差很小，则可认为此处景物是静止的；如果图像区域某处的灰度变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记下来，利用这些标记的像素区域，就可以求出运动目标在图像中的位置。而三帧差分技术是一种基于普通相邻帧差技术的改进算法，该方法通过求取连续三帧序列图像中前后帧差所重合的部分来得到运动目标区域从而实现运动目标检测。相比于普通的相邻两帧差分算法，该算法能较大的提高实验准确性。232二值化阈值的确定2值化阈值在帧差技术中是一个关键的参数，合适的阈值T与像素检测的效果直接相关，确定阈值常采用的方法有直方图法、自适应法和最大类间方法。本论文采用
9、最大类间方法确定阈值。它以最佳门限将图像的直方图分成目标和背景两部分，使两部分的类间方差为最大，该算法计算简单而自适应性强，在一定条件下受图像对比度与亮度变化影响较小。233形态学处理由于噪音存在，2值化之后得到的图像往往会出现许多孤立的小区域、小间隙，这给运动目标检测带来干扰。所以运动目标检测技术中另一个关键环节就是进行形态学处理，即将二值图像中孤立的小区域除去，同时填充小间隙。图像形态学中的腐蚀运算时消除边界点，使边界向内部收缩的过程。膨胀运算时将与物体接触的所有背景点合并到该物体之中，使得边界向外扩张的过程。对二值图像进行形态学处理时，首先用腐蚀算法将孤立的小区域除去，再用膨胀算法将小间
10、隙填充。这样同时做到的消除图像噪声又做到平滑图像，使得运动目标可以完整检测出来。24拟解决的主要问题通过上述对所要研究基本问题的分析，一下几项关键技术是值得注意的（1）对原始视频信号进行数字化处理。（2）利用改进的帧差法求得二值图像辨别出运动区域。（3）求得一个合适的阈值使得帧差得到最佳效果。（4）对二值图像进行形态学处理。三、研究的方法和技术路线基于上面的理论分析，初步制定了基于DSP的运动目标检测技术的流程图，如图31所示。图3131图像差分的方法图像差分是完成运动目标检测的关键点之一，根据视频中运动目标出现和运动将改变图像某些像素的灰度的原理，本课题将采用改进的帧差法来检测图像像素点的灰
11、度是否发生改变来检测运动目标。所采用的改进的帧差发可称为“连续三帧图像差分法”，其算法步骤大致如下（1）从序列图像中提取连续三帧图像IK1、IK、IK1，分别求出相邻两帧图像的绝对差灰度图像ID（K，K1）、ID（K1，K）。设阈值为T，将差值图像二值化，提取相对运动区域。公式如下ELSETJIIJIIIFIDKKKK,0111,（1）ELSETJIIJIIIFIDKKKK,011,1（2）（2）通过与运算提取ID（K，K1）、ID（K1，K）的交集，得到运动目标图像IDK。公式如下ELSEJIIDJIIDIFIDKKKKK1,01,11,（3）由此，经过以上算法可设置最后结果为“1”的区域为
12、白色，表示运动区域，“0”区域为黑色表示非运动区域，这样便完成了运动区域检测。32阈值设定的方法帧差法中所用的阈值T的设定是本课题的一个重点和难点，直接影响到生成二值图像的质量和效果。为取得良好的实验效果，本次课题采用最大类间方法来确定阈值。其算法步骤如下设原始灰度图像灰度级为L，灰度值为I的像素数目为NI，则图像的全部像素数目为110LINNNNN（4）图像中像素的灰度值为I的概率PI为NNPII/（5）按阈值T将所有像素划分为两类,2,10TC和1,2,11LTTC。0C和1C类的出现概率0W和1W以及灰度值的均值0，1分别由以下各式给出TIIIPCPW000（6）1111LTIIIPCP
13、W（7）000WIPTII（8）1111WIPLTII（9）0C和1C类的方差可以由下式求得002002WPITII（10）1112112WPILTII（11）定义类内方差W，间类方差B，总体方差T为2112002WWW（12）201102WWB（13）22WBT（14）从“0”到“L1”之间找到使22/TB最大的“T”值即为最佳2值化阈值。四、研究的总体安排与进度1、2010年12月1日2009年12月10日深入研究课题，了解课题的具体任务要求，制定详细的计划安排。2、2010年12月11日2010年12月25日查阅相关文献资料，理清思路，写文献综述和开题报告。3、2010年12月26日20
14、1年1月10日熟悉了解SEEDDTK6437实验平台。4、2011年1月11日2011年1月20日学习TMS320DM6437DSP的结构组成及相关编程方法。5、2011年1月21日2011年2月06日完成帧差分法阈值T的求取以及帧差等核心算法。6、2011年2月07日2011年3月20日完成基于TMS320DM6437DSP的运动目标检测。7、2011年3月21日2011年3月30日完成检测后二值图像的生成编程并做好形态学处理。8、2011年3月31日2011年4月15日完成所有项目与毕业论文等工作。五、主要参考文献1方昀,宁晓青一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法J电脑开发与应用,20
15、10,23524262李乐虎基于DSP视频运动目标的实时检测与跟踪系统研究J科技论坛,200843吴明英,周军,孙承志基于DAM6416P的运动目标检测跟踪系统J河海大学常州分校学报2005,19423264赵艳启,范永法云天背景下的运动目标检测J河海大学常州分校学报2004,18451535盛旭锋,朱方文,李校祖,庄俊基于三帧时间差分法的独居老人运动检测J计算机工程与应用2010,46132392416甘明刚,陈杰,刘劲,王亚楠一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法J电子与信息学报2010,3248948977梁志勇,陈云华,唐平,陈建伟,易珺最少帧差法在智能跟踪系统中的应用J微机发展
16、2004,1481081108杨枝灵,王开VISUALC数字图像获取处理及实践应用M北京人民邮电出版社,20039勒中鑫数字图像信息处理M北京国防工业出版社,200310吕国亮,赵曙光,赵俊基于三帧差分和连通性检验的图像运动目标检测新方法J液晶与现实,2007,221879211杨洪,韩胜风,陈小鸿VISSIM仿真软件模型参数标定与应用J城市交通,2006,46222512KOLLERD,WEBERJ,HUANGT,ETALTOWARDSROBUSTAUTONATICTRAFFICSCENEANALYSISINREALTIMECPROCICPR94,1994,1112613113PAPAIOANNOUPDRIVERBEHAVIORDILEMMAZONEANDSAFETYEFFECTSATURBANSIGNALIZEDINTERSECTIONSINGREECEJACCIDENTANALYSISPREVENTION,2007,39147158
