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视频中形变运动物体的检测算法设计及硬件实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究的目的和意义第8-10页
        1.1.1 仪器仪表数据采集第8-9页
        1.1.2 基于FPGA的图像检测第9-10页
    1.2 国内外研究概论第10-13页
        1.2.1 目标检测算法第10-11页
        1.2.2 数字图像处理算法实现硬件平台第11-13页
    1.3 研究目标与内容第13页
    1.4 主要创新点第13-14页
    1.5 章节安排第14-16页
2 系统的总体设计流程及原理第16-28页
    2.1 系统需求分析与方案设计第16-17页
    2.2 系统目标硬件平台分析第17-18页
    2.3 算法处理模块的设计第18-19页
    2.4 算法的硬件化和优化流程第19-22页
    2.5 系统测试图像的生成第22-28页
        2.5.1 设计测试数据生成平台的目的及思路第22-23页
        2.5.2 建立测试数据生成平台的具体方法第23-24页
        2.5.3 添加影响因素第24页
        2.5.4 添加相应的噪声第24-28页
3 感兴趣区域检测相关技术第28-38页
    3.1 相关名词阐述第28页
        3.1.1 形变运动物体第28页
        3.1.2 视频序列第28页
    3.2 数字图像的彩色模型第28-30页
        3.2.1 各种彩色模型简介第29-30页
    3.3 图像去噪第30-33页
        3.3.1 中值滤波第30-31页
        3.3.2 均值滤波第31-32页
        3.3.3 形态学滤波第32-33页
    3.4 基于目标建模的目标检测第33-34页
    3.5 基于背景建模的目标检测第34-38页
        3.5.1 中值、均值模型第34页
        3.5.2 帧间差分模型第34-35页
        3.5.3 W4模型第35-36页
        3.5.4 线性预测模型第36页
        3.5.5 统计直方图第36页
        3.5.6 单高斯模型第36-37页
        3.5.7 混合高斯模型第37-38页
4 算法的设计与方案论证第38-50页
    4.1 算法的初步构思第38-43页
        4.1.1 常见前景检测算法优缺点分析第38-40页
        4.1.2 基于像素的形变运动物体检测算法设计第40-43页
    4.2 算法的进一步完善第43-46页
        4.2.1 时域滤波第43-45页
        4.2.2 空域滤波第45-46页
        4.2.3 彩色模型的选定第46页
    4.3 前景定位第46-47页
    4.4 同类型相近算法性能对比第47-50页
        4.4.1 与统计直方图法对比第48页
        4.4.2 与高斯背景建模法对比第48-50页
5 算法的软件实现第50-53页
    5.1 读取摄像头/视频文件第50-51页
    5.2 FIR低通滤波器设计第51页
    5.3 过零检测第51-52页
    5.4 中值滤波第52-53页
6 算法的硬件实现与性能分析第53-77页
    6.1 算法的软硬件协同设计原理简介第53-56页
    6.2 算法的HLS实现与优化第56-68页
        6.2.1 HLS实现内容分析第56-57页
        6.2.2 AXI协议简介第57页
        6.2.3 头文件设计第57-58页
        6.2.4 实现文件设计与优化第58-66页
        6.2.5 TestBench文件设计第66-68页
    6.3 系统整体联调第68-71页
        6.3.1 C综合第68-70页
        6.3.2 输出IP core第70-71页
    6.4 算法的适用范围测试及性能分析第71-77页
        6.4.1 通用性第71-75页
        6.4.2 局限性第75页
        6.4.3 抗干扰能力第75-77页
7 总结及展望第77-78页
    7.1 研究总结第77页
    7.2 研究展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页

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