視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測是數(shù)字視頻信號處理、分析應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域，在民用和軍事上有著廣泛的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)可靠、快速的運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)有著非常重要的意義。 本文詳細(xì)介紹了基于FPGA的視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計方法及其實(shí)現(xiàn)方案。首先介紹了視頻信號的分類和性質(zhì)，在此基礎(chǔ)上，討論分析了當(dāng)前三種主要的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的基本原理和優(yōu)缺點(diǎn)；然后對運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計制定了詳細(xì)的方案，為系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了穩(wěn)定良好的硬件平臺；最后，在前面分析研究的基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)過程。 本文通過對視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的分析研究，采用了一種改進(jìn)的幀間差分算法，并結(jié)合系統(tǒng)任務(wù)，最終開發(fā)了一種基于Altera公司CYCLONE系列FPGA芯片的實(shí)時視頻運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)。采用FPGA實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計，可提高系統(tǒng)的處理速度，同時具有良好的靈活性和適應(yīng)性。實(shí)際應(yīng)用表明，本文所設(shè)計的運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)能很好地檢測出運(yùn)動目標(biāo)，并具有較好的抗干擾能力。
標(biāo)簽： FPGA 視頻運(yùn)動 目標(biāo)檢測
上傳時間： 2013-04-24
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視頻序列中運(yùn)動目標(biāo)的檢測是計算機(jī)視覺和圖像編碼研究領(lǐng)域的一個重要課題，在機(jī)器人導(dǎo)航、智能監(jiān)視系統(tǒng)、交通監(jiān)測、醫(yī)學(xué)圖像處理以及視頻圖像壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。FPGA作為當(dāng)今主流的大規(guī)模可編程專用集成電路，可以滿足高速圖像處理的需要。使用FPGA可以充分利用硬件上的并行性，從本質(zhì)上改善圖像處理的速度，使對大數(shù)據(jù)量的圖像處理達(dá)到實(shí)時性。本文提出基于FPGA的運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)，對以后算法的改進(jìn)，輸入輸出圖像大小的變化，圖像采集和顯示設(shè)備更換等都具有靈活性。 本文對目前運(yùn)動目標(biāo)檢測的主要算法研究分析，根據(jù)背景減法的適用環(huán)境和特點(diǎn)提出改進(jìn)的W4運(yùn)動檢測算法。該算法具備背景減法的優(yōu)點(diǎn)，并且克服了W4運(yùn)動檢測算法在環(huán)境變化較快或環(huán)境變化較頻繁條件下對運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行檢測的局限性。 本文首先在MATLAB中對改進(jìn)的W4運(yùn)動檢測算法進(jìn)行仿真，然后將算法移植到FPGA中實(shí)現(xiàn)。設(shè)計圖像采集、圖像檢測和VGA顯示等模塊，完善運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)。根據(jù)算法和運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)的特點(diǎn)提出一種基于改進(jìn)的W4算法的快速檢測方法，該方法以塊為單位進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測，可以有效地提高圖像處理的速度，使系統(tǒng)滿足實(shí)時性要求。
標(biāo)簽： FPGA 運(yùn)動目標(biāo) 檢測系統(tǒng)
上傳時間： 2013-07-20
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基于 FPGA 的運(yùn)動目標(biāo)檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā) \\r\\n希望有哪位朋友需要
上傳時間： 2013-08-11
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基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結(jié)合的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，優(yōu)化隨機(jī)采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標(biāo)運(yùn)動部分產(chǎn)生的誤匹配點(diǎn)，運(yùn)用背景補(bǔ)償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標(biāo)檢測算法應(yīng)用于動態(tài)情況，實(shí)現(xiàn)了動態(tài)背景下的運(yùn)動目標(biāo)檢測，通過提取目標(biāo)特征與后續(xù)多幀圖像進(jìn)行特征匹配的方法最終實(shí)現(xiàn)自動目標(biāo)檢測。實(shí)驗(yàn)表明該方法對運(yùn)動目標(biāo)較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標(biāo)檢測效果。
標(biāo)簽： 幀間差分 模板匹配 運(yùn)動目標(biāo)檢測
上傳時間： 2013-10-09
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提出了一種基于Surendra改進(jìn)的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，通過對背景更新系數(shù)的改進(jìn)，獲取穩(wěn)定準(zhǔn)確的背景，再將背景幀與含運(yùn)動區(qū)域的圖像幀用差分運(yùn)算獲得運(yùn)動目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較快反應(yīng)環(huán)境的變化，準(zhǔn)確地獲得背景圖像，提高運(yùn)動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
標(biāo)簽： Surendra 運(yùn)動目標(biāo) 檢測算法
上傳時間： 2013-11-19
上傳用戶：1234567890qqq
針對幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測出與背景灰度接近的目標(biāo)的問題，提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩種差分圖像，并用最大類間與類內(nèi)方差比法得到合適的閾值將這兩種差分圖像二值化，然后將得到的兩種二值化圖像進(jìn)行或運(yùn)算，最后利用圖像形態(tài)學(xué)濾波得到準(zhǔn)確的運(yùn)動目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法簡單、易實(shí)現(xiàn)、實(shí)時性強(qiáng)
標(biāo)簽： 背景 減法 幀 檢測算法
上傳時間： 2013-10-08
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針對目標(biāo)和背景具有空間連續(xù)性的特點(diǎn)，提出一種基于核密度估計和馬爾科夫隨機(jī)場的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法。首先利用核密度估計計算像素點(diǎn)屬于背景的概率密度，在特征向量中加入顏色空間運(yùn)動矢量分量來提高對背景擾動和光照變化的魯棒性；然后構(gòu)造馬爾科夫隨機(jī)場，提出一種馬爾科夫隨機(jī)場能量函數(shù)代價項(xiàng)的構(gòu)造方法，通過最小化其能量函數(shù)得到目標(biāo)分割結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該運(yùn)動目標(biāo)檢測算法對背景擾動和光照變化具有更好的魯棒性，錯誤檢測率更低。
標(biāo)簽： 核密度估計 隨機(jī)場 運(yùn)動目標(biāo)檢測
上傳時間： 2014-01-20
上傳用戶：solmonfu
基于運(yùn)動區(qū)域和運(yùn)動區(qū)域外截矩形進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)檢測的程序
標(biāo)簽： 矩形 運(yùn)動目標(biāo)檢測 程序
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：kr770906
幾篇運(yùn)動目標(biāo)檢測的論文，適合在研究方向入門使用，僅供參考。
標(biāo)簽： 運(yùn)動目標(biāo)檢測 論文
上傳時間： 2015-07-19
上傳用戶：BOBOniu
用MAtlab寫的不錯的運(yùn)動目標(biāo)檢測的分析平臺。 研究人員可借此學(xué)習(xí)在Matlab71上如何編寫圖形化界面的程序， 同時可以將自己的代碼在平臺上面運(yùn)行，方面地查看運(yùn)行的效果。
標(biāo)簽： MAtlab Matlab 71 運(yùn)動目標(biāo)檢測
上傳時間： 2014-01-21
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