基于TMS320C6678平台的红外运动目标检测算法设计

发布时间：2020-04-10 15:31

【摘要】：随着红外成像和数字图像处理技术的不断发展,红外图像处理技术已被广泛应用于视频监控、防空预警、红外精确制导等民用及军事领域,而红外运动目标检测作为红外图像处理技术的一项重要应用,在目标分类、识别、跟踪等后期图像处理中发挥着关键作用,具有重大的研究意义。本文首先分析了红外探测器的成像原理,针对红外探测器的成像缺陷,主要从图像去噪方面详细分析了红外图像预处理技术,图像预处理可以提高红外系统的成像质量,便于后续运动目标检测;然后对常用的运动目标检测算法进行了归类与阐述,并详细分析了两种基于背景差分法的运动目标检测算法:混合高斯模型法、ViBe算法,针对这些算法的不足,以及运动目标检测易受复杂背景干扰等问题,本文提出了一种自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法(简称:ACBS,Adaptive Complex Background Segmentation),并在各种实际场景中对ACBS算法进行了仿真验证,结果表明该算法能够很好地抑制复杂背景带来的干扰,提高了运动目标检测准确率。最后本文设计了基于CPCI工控机平台的红外运动目标检测系统,系统设计分为图像采集模块、图像处理模块、图像显示模块和控制启动模块,其中图像处理模块由高性能图像处理板卡TMS320C6678+XC7K325构成,作为整个系统的数据处理中心。系统硬件平台连接完成后,对平台进行调试,实现了各硬件之间的相互通信,最终将ACBS算法成功移植到硬件平台上,实现了对实际场景中的红外运动目标进行实时检测。
【图文】：

背景模型,图像背景,算法

逡逑背景模型建立完成后，开始对图像中的前景点进行检测。假设像素点的背景模型样逡逑值在欧几里得空间中的分布如图３．２所示，其中ｓ0ｃ，＞0为当前像素点的像素值，＼至＼为逡逑该像素点背景模型中的样值，是以ｓ（ｘ，＞0为中心，ｉ？为半径的圆形区域内所逡逑有值的集合，如果满足下式条件，逡逑ａｒｇ邋［ｆＲ邋（ｓ（ｘ，邋＾））邋Ｈ邋，＾２，邋？邋－，邋＾邋｝］邋＞邋＾逦（３．２４）逡逑则认为当前像素点匹配该点的背景模型，被判定为背景点，，否则判定为前景点，式中ａｒｇ逡逑表示取括号内交集元素的个数，Ｕ为设置的判断阈值。逡逑Ｃ２邋＂逡逑Ｓ．逡逑９邋／Ｃｒ邋＾＼ｆＲ（ｓ（ｘ＝ｙ））逡逑？逦？逦？邋．．Ｖ（ｘ，ｙ）邋＇＇逡逑Ｓ２Ｗ邋Ｃ３？逦？邋Ｏ逦ｊ逡逑．ｖｖＶ逡逑＊逦Ｓ５逡逑Ｓ４逦鲁邋Ｓ６逡逑Ｃｉ逡逑图３．２ＶｉＢｅ算法背景模型逡逑最后，算法需要对背景模型进行更新，来适应图像背景的变化。ＶｉＢｅ算法从三个逡逑角度考虑了背景模型的更新方式：逡逑（１）背景模型的无记忆更新逡逑大部分基于样值背景模型的算法都是采取先进先出的背景模型更新方式

检测流程,算法,背景模型

复杂背景下的运动目标检测有显著效果。下面内容将对本文算法做详细的介绍，主要分逡逑为四个步骤：背景建模、前景检测、背景模型更新、自适应调整检测阈值，算法的检测逡逑流程如图３．３所不。逡逑视频图像输入邋逦逡逑逦Ｖ逦邋邋Ｙ逦逡逑：逦＾前景检测逦＾——初始化背景模型逡逑逦逦逦｜邋Ｉ逦逡逑调整检测阈值逦更新背景模型逡逑＇逦Ｓ逦Ｊ逡逑逦１逦逡逑逦：输出二值化图像逡逑图３．３算法检测流程图逡逑３．３．１背景建模及前景检测逡逑ＡＣＢＳ在原理上可归类为基于背景差分法的运动目标检测算法，首先介绍算法的背逡逑景建模方式，该算法采用像素级建模方式，即对图像的每一个像素点都建立一个背景模逡逑型，设图像某一像素点标记为４，厂（＆）表示该点的像素值，贝彳它的背景模型［４５］如下逡逑式所示：逡逑Ｍ（Ｘｋ）＝｛Ｓｌ（Ｘｋ），ｓ２（Ｘｋ），……，＾（Ｘ，）｝逦（３．２７）逡逑ｍ（ｘａ＿）为像素点；的背景模型，它包含了邋＃个在｜以；＾）±１０｜范围内随机抽取的样逡逑值，通过随机抽取的样值来模拟背景中随机噪声对该点像素值的影响。这种建模方式速逡逑度非常快，仅需图像序列的第一帧图像就可以完成建模，而且可以准确描述图像背景的逡逑即时信息
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;TN215

【参考文献】