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基于DM6437的视频行人运动检测系统设计

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 绪论第8-14页
   ·课题研究背景及意义第8页
   ·国内外视频图像处理技术的研究现状第8-10页
   ·论文内容安排第10-14页
     ·论文目标第10页
     ·主要研究内容第10-11页
     ·全文内容安排第11-14页
2 运动行人检测系统的结构设计第14-20页
   ·系统的结构框图第14页
   ·系统的算法流程图第14-16页
   ·TMS320DM6437开发板介绍第16-17页
     ·DSP简介第16页
     ·DM6437板卡简介第16-17页
   ·实验现场环境第17-18页
   ·本章小结第18-20页
3 运动目标的检测与分割第20-36页
   ·图像的色彩空间及阈值分割第21-26页
     ·YUV色彩空间第21-22页
       ·YUV色彩空间简介第21页
       ·YUV打包格式第21-22页
       ·YUV图像灰度化第22页
     ·利用平滑算法抑制噪声第22-24页
       ·中值滤波的理论基础第22-23页
       ·快速的并行中值滤波第23-24页
     ·灰度图像阈值分割的算法第24-26页
       ·图像阈值分割算法第24-25页
       ·最大方差的阈值分割算法第25-26页
   ·背景静止场景的运动行人目标检测第26-35页
     ·光流检测法第27-28页
     ·帧差检测法第28-31页
       ·算法实现第28-29页
       ·实验结果第29-31页
     ·背景差分检测法第31-35页
       ·静态背景的建模第32-33页
       ·背景模型的更新第33-34页
       ·实验结果第34-35页
   ·本章小结第35-36页
4 检测结果预处理第36-56页
   ·阴影的抑制第36-42页
     ·基于建模的检测阴影的方法第37页
     ·基于光源以及背景的假设的检测方法第37-38页
     ·根据阴影的特性来检测的方法第38页
     ·系统中所用的检测阴影的方法第38-42页
       ·HSI颜色模型第38-40页
       ·基于HSI色彩模型的检测阴影的方法第40-42页
   ·图像的数学形态学处理第42-48页
     ·腐蚀(Erosion)运算第43-45页
     ·膨胀(Dilation)运算第45-46页
     ·开、闭运算第46-48页
   ·图像的连通域处理第48-54页
     ·连通域算法简介第48-49页
     ·八邻域连通算法分析第49-52页
     ·改进的八邻域连通算法第52-54页
   ·本章小结第54-56页
5 运动目标的实时跟踪第56-68页
   ·运动目标跟踪的算法简介第56-57页
   ·运动目标的状态估计算法概述第57-60页
     ·卡尔曼滤波算法第57-59页
     ·粒子滤波算法第59-60页
   ·基于目标特征信息的多目标的跟踪算法第60-65页
     ·目标的特征参数的获取第61-62页
     ·多目标跟踪的实现以及过往目标的计数第62-64页
     ·跟踪过程的问题以及提高检测精度的方法第64-65页
   ·实验结果第65-66页
   ·本章小结第66-68页
6 TMS320DM6437开发板的编程实践第68-82页
   ·开发环境的配置第68-75页
     ·调试软件的安装第68-69页
     ·仿真器驱动的安装第69-70页
     ·DVSDK开发包的安装第70-71页
     ·配置开发环境以及演示程序第71-73页
     ·配置CCS上的DM6437目标板第73-75页
   ·系统算法实现的软件框图第75-76页
   ·程序内存配置及算法编程实现第76-81页
     ·板卡的内存地址空间映射第76-78页
     ·程序的内存配置第78-79页
     ·关键算法的部分代码实现及代码优化第79-81页
   ·本章小结第81-82页
7 总结与展望第82-84页
致谢第84-86页
参考文献第86-92页
附录第92页

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