基于TMS320DM642的运动目标检测与跟踪系统研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-16页 |
| ·论文研究的意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文所做工作 | 第14-16页 |
| 2 DM642图像处理系统硬件平台 | 第16-28页 |
| ·DSP结构特点 | 第16-17页 |
| ·TMS320DM642芯片介绍 | 第17-20页 |
| ·DM642内核 | 第18-19页 |
| ·DM642的性能分析 | 第19-20页 |
| ·ICETEK-DM642-B评估板 | 第20-22页 |
| ·ICETEK-DM642-B评估板功能介绍 | 第20-21页 |
| ·硬件仿真器 | 第21-22页 |
| ·CCS集成开发环境 | 第22-24页 |
| ·代码生成工具 | 第22-23页 |
| ·代码调试工具 | 第23-24页 |
| ·DSP/BIOS内核 | 第24-27页 |
| ·TSK任务线程 | 第24页 |
| ·DSP的参数配置 | 第24-25页 |
| ·DSP/BIOS设备驱动模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 目标检测与跟踪系统设计 | 第28-36页 |
| ·目标检测与跟踪系统软件设计 | 第28-31页 |
| ·一般算法的软件开发 | 第28-29页 |
| ·本系统的软件开发 | 第29-31页 |
| ·目标检测与跟踪系统硬件设计 | 第31-34页 |
| ·编解码芯片的初始化 | 第33页 |
| ·数据的采集与输出 | 第33页 |
| ·视频数据的存储管理 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 4 图像预处理技术 | 第36-54页 |
| ·图像滤波去噪 | 第36-41页 |
| ·邻域平均法 | 第36-37页 |
| ·图像平滑法 | 第37页 |
| ·中值滤波法 | 第37-38页 |
| ·高通滤波法 | 第38页 |
| ·Visual C++环境下实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·DM642平台上实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·图像锐化处理 | 第41-45页 |
| ·Visual C++环境下实验结果及分析 | 第43页 |
| ·Dm642平台上实验结果及分析 | 第43-45页 |
| ·边缘检测 | 第45-52页 |
| ·Sobel算子 | 第46页 |
| ·Prewitt算子 | 第46-47页 |
| ·Roborts算子 | 第47页 |
| ·Laplacian算子 | 第47-48页 |
| ·Log算子 | 第48-49页 |
| ·Visual C++环境下实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·DM642平台上实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 5 运动目标检测和跟踪 | 第54-82页 |
| ·目标检测 | 第54-61页 |
| ·双峰法 | 第54-55页 |
| ·最大类间方差法 | 第55-56页 |
| ·形态学法 | 第56-57页 |
| ·基于目标彩色的分割法 | 第57-58页 |
| ·Visual C++环境下实验结果及分析 | 第58-60页 |
| ·DM642平台上实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·目标跟踪 | 第61-72页 |
| ·Kalman滤波 | 第62-65页 |
| ·Meanshift跟踪算法 | 第65-72页 |
| ·实验结果及分析 | 第72-80页 |
| ·Visual C++环境下实验结果及分析 | 第72-76页 |
| ·DM642平台上实验结果及分析 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 6 总结 | 第82-84页 |
| ·工作总结 | 第82页 |
| ·工作展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 作者简历 | 第86-90页 |
| 学位论文数据集 | 第90页 |
