基于DSP平台的目标跟踪算法研究及应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状与趋势 | 第16-18页 |
| 1.2.1 目标跟踪处理算法的研究现状与趋势 | 第16-17页 |
| 1.2.2 图像实时处理硬件的发展与现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于匹配的目标跟踪算法研究 | 第19-33页 |
| 2.1 模板匹配的基本方法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 模板匹配的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 模板匹配的流程 | 第19-20页 |
| 2.2 基于像素灰度相关的匹配算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 目标匹配跟踪基本流程 | 第21页 |
| 2.2.2 传统的模板相似性度量方法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 实验比较与分析 | 第23-24页 |
| 2.3 基于特征信息的模板匹配方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基于图像灰度直方图的匹配算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 实验比较与分析 | 第25-26页 |
| 2.4 目标跟踪实验与结果分析 | 第26-32页 |
| 2.4.1 匹配模板的生成 | 第26-28页 |
| 2.4.2 基于相关曲面的误差分析 | 第28-29页 |
| 2.4.3 基于像素灰度相关匹配的仿真实验 | 第29-30页 |
| 2.4.4 基于灰度直方图匹配的仿真实验 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于贝叶斯滤波的目标跟踪算法研究 | 第33-45页 |
| 3.1 贝叶斯滤波理论 | 第33-35页 |
| 3.1.1 动态空间模型 | 第33页 |
| 3.1.2 贝叶斯估计理论 | 第33-35页 |
| 3.2 粒子滤波算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 序列重要性采样 | 第35-37页 |
| 3.2.2 粒子退化 | 第37页 |
| 3.2.3 重要密度函数的选择 | 第37-38页 |
| 3.2.4 重采样 | 第38页 |
| 3.2.5 标准粒子滤波算法的流程 | 第38-40页 |
| 3.3 基于粒子滤波思想的模板匹配算法 | 第40-44页 |
| 3.3.1 模板匹配方法的缺点 | 第40页 |
| 3.3.2 模板匹配与粒子滤波相结合的算法 | 第40-42页 |
| 3.3.3 模板更新方法 | 第42页 |
| 3.3.4 仿真实验与分析 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 系统硬件电路设计 | 第45-59页 |
| 4.1 硬件系统概述 | 第45页 |
| 4.2 系统总体方案 | 第45-47页 |
| 4.3 DSP模块设计 | 第47-53页 |
| 4.3.1 DSP选型 | 第47-48页 |
| 4.3.2 EMIF总线设计 | 第48-51页 |
| 4.3.3 DSP外围电路设计 | 第51-53页 |
| 4.4 视频模块设计 | 第53-56页 |
| 4.4.1 TM320DM642的视频口介绍 | 第53页 |
| 4.4.2 I2C电路介绍 | 第53-55页 |
| 4.4.3 视频采集电路设计 | 第55页 |
| 4.4.4 视频输出电路设计 | 第55-56页 |
| 4.5 FPGA模块设计 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 目标跟踪算法的DSP实现 | 第59-67页 |
| 5.1 系统平台 | 第59-60页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第59-60页 |
| 5.1.2 DSP软件开发平台 | 第60页 |
| 5.2 算法实现的软件设计 | 第60-63页 |
| 5.2.1 图像数据流 | 第61页 |
| 5.2.2 配置DSP/BIOS | 第61-62页 |
| 5.2.3 算法的调用 | 第62-63页 |
| 5.3 DSP编程优化 | 第63-64页 |
| 5.3.1 优化C代码 | 第63-64页 |
| 5.3.2 软件流水线技术 | 第64页 |
| 5.4 仿真结果 | 第64-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
