基于DM642的運動(dòng)目標檢測系統設計與實(shí)現
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上述背景差分法中，可隨機獲取開(kāi)機時(shí)刻的一幀圖像為初始背景圖像。為了讓圖像之間的差異更加明顯，按每間隔4幀來(lái)獲取下一幅圖像作為當前圖像，進(jìn)行背景差分得到差分圖像，將差分圖像灰度的和與設定閥值FF相比較，判定是否需要更新當前背景，閥值FF為經(jīng)驗值，本文取20000。背景更新公式中的系數a反映了背景更新快慢，其取值范圍在[0，1]之間，a越大，背景更新速度越快，a越小，背景更新速度越慢。
1．3 差分圖像的二值化
對差分圖像按照下式二值化：
式中的閥值TR采用大津法獲取。在實(shí)際測試時(shí)發(fā)現，直接采用大津法獲取的閥值TR對差分圖像二值化進(jìn)行處理時(shí)，如果沒(méi)有物體運動(dòng)，那么二值化得到的圖像為噪聲的二值化圖像，這樣直接處理得到的二值化噪聲圖像在后續的形態(tài)學(xué)濾波中很難完全消除，通過(guò)分析差分圖像的直方圖，發(fā)現當沒(méi)有物體運動(dòng)時(shí)，差分圖像的直方圖主要分布在0～10間，此時(shí)大津法獲取的閥值為1～6之間；當有物體運動(dòng)時(shí)，差分圖像的直方圖分布在0～255之間，此時(shí)大津法獲取的閥值為20以上。
基于以上的分析，本文采用改進(jìn)的方法，如果大津法獲取的閥值小于10，則說(shuō)明沒(méi)有物體運動(dòng)，否則說(shuō)明有物體運動(dòng)，當閥值小于10時(shí)，按照下式進(jìn)行二值化處理
f(x，y，tk)=0 當TR10
即當沒(méi)有物體運動(dòng)時(shí)，獲取的二值化圖像應為全黑，這樣后續的形態(tài)學(xué)處理只需對有物體運動(dòng)時(shí)的二值化圖像進(jìn)行處理即可。圖2分別為無(wú)物體運動(dòng)時(shí)直接二值化和采用改進(jìn)方法二值化后的結果。其中a)為直接采用大津法獲取的閥值分割沒(méi)有物體運動(dòng)時(shí)的差分圖像的結果，可以看出圖中布滿(mǎn)噪聲；b)為對大津法獲取的閥值進(jìn)行判斷后，沒(méi)有物體運動(dòng)時(shí)的差分圖像分割的結果，可以看出此時(shí)圖像為全黑，也即沒(méi)有運動(dòng)物體，這與實(shí)際情況相符，簡(jiǎn)化了后續的形態(tài)學(xué)處理。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/166355.htm
2 算法的TMS320DM642實(shí)現
2．1 硬件平臺
硬件平臺采用TMS320DM642作為CPU，該芯片主頻600MHz。視頻編解碼芯片采用SAA7115H和SAA7105H。另外采用了兩片SDRAM(共4M×64bi-t)芯片作為存儲介質(zhì)，用于圖像的暫時(shí)存儲，同時(shí)還采用一片FLASH用于實(shí)現自啟動(dòng)，硬件平臺框圖見(jiàn)圖3。
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