基于DSP的运动目标检测算法研究
| 中文详细摘要 | 第2-12页 |
| 摘要 | 第12-13页 |
| ABSTRACT | 第13页 |
| 创新点摘要 | 第14-17页 |
| 前言 | 第17-20页 |
| 第一章 基于视频监控的运动目标检测算法 | 第20-29页 |
| 1.1 现有运动目标检测方法 | 第20-23页 |
| 1.1.1 光流法 | 第20-21页 |
| 1.1.2 背景差法 | 第21-22页 |
| 1.1.3 帧间差分法 | 第22-23页 |
| 1.1.4 最小化能量法 | 第23页 |
| 1.1.5 基于学习的方法 | 第23页 |
| 1.2 改进的运动目标检测方法 | 第23-25页 |
| 1.2.1 算法实现的原理 | 第24页 |
| 1.2.2 算法的流程图 | 第24-25页 |
| 1.3 本文算法实现的关键技术 | 第25-28页 |
| 1.3.1 背景模型的初始化 | 第25-26页 |
| 1.3.2 背景模型的保持与实时更新 | 第26页 |
| 1.3.3 目标轮廓信息的准确提取 | 第26-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第二章 序列图像的预处理 | 第29-36页 |
| 2.1 二值化处理 | 第29页 |
| 2.2 形态学运算 | 第29-32页 |
| 2.2.1 腐蚀运算 | 第29-30页 |
| 2.2.2 膨胀运算 | 第30-31页 |
| 2.2.3 开运算 | 第31-32页 |
| 2.2.4 闭运算 | 第32页 |
| 2.3 预处理结果 | 第32-35页 |
| 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 运动目标检测算法的DSP实现及移植 | 第36-42页 |
| 3.1 TM320DM642硬件处理器介绍 | 第36-38页 |
| 3.1.1 DM642处理器的结构 | 第36-37页 |
| 3.1.2 DM642处理器的数据存储 | 第37-38页 |
| 3.2 CCS软件开发平台介绍 | 第38-39页 |
| 3.3 运动目标检测算法的DSP移植 | 第39-41页 |
| 3.3.1 启动系统 | 第39-40页 |
| 3.3.2 建立工程 | 第40页 |
| 3.3.3 修改数据类型 | 第40-41页 |
| 3.3.4 设置编译选项 | 第41页 |
| 3.3.5 烧写FLASH文件 | 第41页 |
| 3.3.6 修改库文件和头文件 | 第41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于DSP的运动目标检测算法优化 | 第42-56页 |
| 4.1 程序代码级的优化 | 第42-45页 |
| 4.1.1 基本代码的优化 | 第43页 |
| 4.1.2 函数的优化 | 第43-44页 |
| 4.1.3 存储空间的分配 | 第44-45页 |
| 4.2 代码执行效率级的优化 | 第45-47页 |
| 4.2.1 循环语句的拆解 | 第45-46页 |
| 4.2.2 循环语句的展开 | 第46页 |
| 4.2.3 判断语句的修改 | 第46-47页 |
| 4.3 对特定编程环境进行优化 | 第47-49页 |
| 4.3.1 CCS编译器选项配置 | 第47-48页 |
| 4.3.2 线性汇编代码改写 | 第48页 |
| 4.3.3 线性汇编代码的调试 | 第48-49页 |
| 4.3.4 Cache的有效利用 | 第49页 |
| 4.4 运动目标检测算法性能分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 背景提取和更新质量分析 | 第49-54页 |
| 4.4.2 运动目标检测算法的性能分析 | 第54-55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
