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 |