| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第11-12页 |
| 2 基于辅助视觉的目标检测算法研究 | 第12-28页 |
| 2.1 目标检测算法整体框架 | 第12页 |
| 2.2 动态目标检测算法研究 | 第12-24页 |
| 2.2.1 背景和背景模型特点 | 第12-14页 |
| 2.2.2 经典前景目标检测 | 第14-16页 |
| 2.2.3 常见背景建模算法 | 第16-21页 |
| 2.2.4 基于ViBe算法的前景目标检测 | 第21-24页 |
| 2.3 静态目标边缘检测算法研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 静态目标边缘信息 | 第24-26页 |
| 2.3.2 传统的Sobel检测算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 改进目标检测算法研究及仿真 | 第28-36页 |
| 3.1 改进的ViBe算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 ViBe算法与改进ViBe算法处理效果比较 | 第29-30页 |
| 3.1.2 经典检测算法与改进ViBe算法的MATLAB对比 | 第30-32页 |
| 3.2 自适应阈值Sobel边沿检测算法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 自适应阈值原理 | 第32-34页 |
| 3.2.2 自适应阈值的Sobel算法仿真及分析 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 目标检测算法的RTL级电路设计 | 第36-48页 |
| 4.1 前景目标检测硬件电路结构设计 | 第36-44页 |
| 4.1.1 硬件电路整体结构框架 | 第36-37页 |
| 4.1.2 电路具体模块实现及仿真 | 第37-44页 |
| 4.2 静态目标边沿检测硬件电路结构设计 | 第44-47页 |
| 4.2.1 硬件电路整体结构框架 | 第45页 |
| 4.2.2 电路具体模块实现及仿真 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于FPGA的目标检测系统设计 | 第48-62页 |
| 5.1 系统框架结构 | 第48页 |
| 5.2 全局时钟控制模块 | 第48-49页 |
| 5.3 摄像头配置模块 | 第49-51页 |
| 5.4 图像预处理模块 | 第51-55页 |
| 5.4.1 图像灰度转换模块 | 第52-53页 |
| 5.4.2 图像缩放模块 | 第53-55页 |
| 5.5 图像显示模块 | 第55-57页 |
| 5.6 系统级验证结果 | 第57-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |