运动目标跟踪系统的图像处理单元设计
基于Camshift与Particle Filter的运动目标跟踪系统的设计及实现
Ｃ ｍ ｈ ｆ ａ ｄ ａ ｔ ｃ ｅ ｉ ｔ ｒ ｌ ｏ ｉ ｈ ． Ｃ ｍ ｈｉ ｔ ｌ ｏ ｉ ｈ ａ ｕ ｅ ｉ ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｇ ｔ ｐ ｏ ｐ ｒ ｉ ｌ ｆ ｌ ｅ ， ａ ｓ ｉ ｔ ｎ Ｐ ｒ ｉ ｌ Ｆ ｉ ｅ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ａ ｓ ｆ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｗ ｓ ｓ ｄ ｎ ｈ ｓ ｍ ｌ ｎ ｓ ｅ ｓ ｆ ａ ｔ ｃ ｅ ｉ ｔ ｒ ｗ ｃ ｅ ｆ ｃ ｅ ｔ ｙ ｅ ｕｃ ｓ ｔ ｅ ｕ ｂ ｒ ｆ ｓ ｍｐ ｅ ｐ ｒ ｉ ｌ ｓ Ｅ ｐ ｒ ｍ ｎ ａ ｒｅ ｕｌ ｓ ｒ ｖ ｔ ｔ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｈｉ ｈ ｆ ｉ ｉ ｎ ｌ ｒ ｄ ｅ ｈ ｎ ｍ ｅ ｏ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ｃ ｅ ． ｘ ｅ ｉ ｅ ｔ １ ｓ ｔ ｐ ｏ ｅ ｈａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ
１ 引言
近 年来， 随着计 算机技 术、自动化技 术和光 电技 术突飞猛 进 的发 展， 以图像为基础的视频 ， 凭借 着它直观、 方便 以及 内容
踪。 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｃ ｍ ｈ ｆ 算法具体步骤 ： ａ ｓ ｉｔ （ 采集 一帧 当前 图像 ， 换 为Ｈ Ｓ 间， 取Ｈ １ ） 转 Ｖ空 提 分量 直 方
丰富的特点 ， 正越来越 受到人们的青睐 。 然而在很 多场合下， 人 图 ；
们为了从视频 中获得信息而付 出了很 多艰辛 的劳 动， 之而来 随
（ 从原 图像 中选择 一个 区域作 为目标模 板 ， ２ ） 提取 Ｈ Ｖ Ｓ 空间
分量概 率分布直方 图， 得到原图像反向投 影图， 根据 以上条 的是对一种可 以代替人 劳动， 以让人 从繁重 的视 觉劳动 中解 的Ｈ 可 件初 始化相关变量。 脱 出来 的技 术 的迫切 需要。 这种 技术就 是机器 视觉 （ ａ ｈ ｎ Ｍｃｉｅ Ｖ ｓ ｏ ） 又称计算 机视觉 。 器视觉 是一门跨 学科 的领域 ， ｉｉｎ ， 机 涉 及 计算 机学、 理学、 物 信号处理 、 心理 学、 生理学 和数学等 。 它 是指用摄像头获取环境 图像并转换 成数字信号， 用计 算机实现 （ 计 算 图像 的一 阶矩和二 阶矩 ， 到图像的质心， 整窗 ３ ） 得 调 口大小， 移动窗口中心到 图像质心 ； （ 判断是否符合 终止 条件 ， 合则显示搜 索结果 ， ４ ） 符 否则返
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法
图像处理中的目标跟踪算法设计与性能评估方法目标跟踪是计算机视觉领域中一项重要的任务，广泛应用于视频监控、智能交通、无人驾驶和增强现实等领域。
目标跟踪算法设计与性能评估是提高跟踪准确性和效率的关键。
本文将介绍图像处理中的目标跟踪算法设计以及常用的性能评估方法。
一、目标跟踪算法设计目标跟踪算法旨在从连续的图像序列中，准确地估计目标的位置和尺度。
以下是几种常见的目标跟踪算法设计方法：1. 基于模板的方法：该方法将目标的初始位置和尺度作为模板，在后续图像中寻找与模板最相似的区域作为目标的位置。
基于模板的方法包括均值漂移、相关滤波器和模板匹配等。
2. 基于特征的方法：该方法通过提取目标的特征信息进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理、形状和运动等。
基于特征的方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和深度学习等。
3. 基于超像素的方法：该方法将图像分割成若干个超像素，在跟踪过程中利用超像素的空间关系和相似性来估计目标的位置。
基于超像素的方法包括稀疏表示、分割与跟踪、跟踪与检测等。
二、性能评估方法评估目标跟踪算法的性能是十分重要的，以下是几种常用的性能评估方法：1. 准确性评估：准确性是评估目标跟踪算法的核心指标之一，通常使用重叠率（Overlap Rate）和中心误差（Center Error）来衡量。
重叠率是目标边界与跟踪结果的交集与并集之比，中心误差是目标中心与跟踪结果中心的欧氏距离。
高重叠率和低中心误差表示算法具有较好的准确性。
2. 鲁棒性评估：鲁棒性是评估目标跟踪算法抗干扰能力的指标，常见的鲁棒性评估方法包括光照变化、尺度变化、遮挡和快速运动等。
通过在各种干扰情况下测试算法的跟踪准确性，可以评估算法的鲁棒性。
3. 复杂度评估：复杂度评估是评估目标跟踪算法的计算复杂度和运行速度的指标，常用的复杂度评估方法包括处理帧率、平均处理时间和内存占用等。
较低的复杂度和较快的运行速度表示算法具有较好的效率。
4. 数据集评估：数据集评估是常用的目标跟踪算法性能评估方法之一，目标跟踪领域有许多公开的数据集，如OTB、VOT和LAR等。
运动目标跟踪系统的图像处理单元设计
Ｉ ａ ｅ Ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ Ｕｎ ｔＤｅ ｉｎ ｏ ｏ ｉ ｒ ｅ ａ ｋ ｎｇ Ｓ ｓｅ ｍ ｇ ｏ ｅ ｓｎ ｉ ｓｇ ｆＭ ｖｎｇ Ｔａ ｇ ｔＴｒ ｃ ｉ ｙ ｔ ｍ
ＹＵ Ｗ ｕ ｌ ｎ ＣＨＥ Ｌ ｎ ｈ ｉ Ｓ Ｂｉｇ ｈ ａ ， ＩＫｅ ｑ ｎ — ｇ， ｏ Ｎ ｕ － ａ ， Ｕ ｎ － ｕ Ｌ － ｉ
（ ． ｃ ｏｌ ｆ ｎｏｍａｉｎ， ｅ ｉｇＩｓ ｔｔ ｏ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｚ ｕ ａ），ｈ ｈ ｉ １０ ５ Ｃ ｉａ １Ｓ ｈ ｏ ｆｒ ｔ Ｂ ｉｎ ｔｕ ｅ ｆ ｃｎ ｌ （ ｈ ｈ ｉ Ｚ ｕ ａ ９ ８ ， ｈｎ ； ｏＩ ｏ ｊ ｎｉ Ｔ ｇ ５
（． １ 北京理工大学珠海学院信息学 院 ， 广东珠海 ５ ９ ８ ；． 力集成 电路设计公 司 ， １０ ５ ２ 炬 广东珠海 ５ ９ ８ ） １０ ５ 摘要 ： 运动 目标跟踪 系统的图像 处理单元对于 系统跟踪的准确性与 实时性至关重要。文 中将跟 踪 系统采集到 的动 态 图像序列经过预处理后送入 图像 处理单元进行 中值 滤波、 边缘检 测以及 匹配跟 踪 ， 实现 对运动 目标的信 息跟踪 。该 文对 传统的 中值滤 波算 法进行改进 ， 同时对 Ｓｂｌ ｏｅ 边缘检测 算法进行 改进 ， 少 了系统 的运算 时间， 系统 的 图像 处理 单元具 减 使
１ 视 频 运 动 目标 跟 踪 器 的 总体 结构
２ ２ １ 中值 滤 波 的 原 理 ．．
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法
基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统已成为当前研究和开发的热点之一。
本文介绍了一种基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统及方法。
该系统通过全景摄像机采集的广角图像数据，结合目标检测和跟踪算法，实现对运动目标的准确追踪和位置定位。
经过实验证明，该系统在追踪效果和计算效率方面表现出色，具有广阔的应用前景。
1. 引言随着全景摄像技术的成熟和应用扩展，全景摄像机在安防监控、智能家居和虚拟现实等领域发挥着重要作用。
传统的摄像头只能提供有限的视野范围，无法实时捕捉到全景场景。
而全景摄像机则能够通过广角镜头提供全景视野，从而更全面地监控和观测目标区域。
然而，传统的全景摄像机只能提供全景图像，对于运动目标的准确定位和追踪仍然存在一定挑战。
因此，开发一套基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统具有重要的实际意义和应用价值。
2. 系统设计基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统主要由全景摄像机硬件、图像处理模块和目标追踪算法组成。
全景摄像机硬件负责采集和传输全景图像数据，图像处理模块对全景图像进行预处理和特征提取，目标追踪算法通过实时检测和跟踪目标实现智能追踪。
3. 图像处理模块图像处理模块是基于全景图像数据进行预处理和特征提取的关键组成部分。
首先，对全景图像进行校正和去畸变处理，纠正图像中的畸变和缩放。
然后，采用图像分割和目标提取算法，将目标从背景中分离出来。
接着，通过图像特征描述子提取目标的特征，例如颜色、纹理和形状等。
最后，利用机器学习算法训练目标的模型，实现目标的分类和识别。
4. 目标追踪算法目标追踪算法是基于全景摄像机的运动目标智能追踪系统的核心部分。
常用的目标追踪算法包括基于颜色直方图的模板匹配算法、基于机器学习的目标跟踪算法以及基于深度学习的目标追踪算法。
这些算法通过对运动目标的运动轨迹、外观特征和目标模型进行建模和预测，实现对运动目标的持续追踪和位置定位。
视频运动目标跟踪系统设计
摘 要 ：文设 计 了一 种 可 应 用 于静 止 背景 下进 行 动 态视 频 目标 跟 踪 的 系统 。首 先通 过 Ｃ Ｄ 摄 像 头 采 集 动 态 图像 序 列 ， Ｃ 然 后 通 过 图像 格 式转 换 、 中值 滤 波 、 缘 检 测 以及 匹 配跟 踪 对 采 集 到 的 动 态 图像 序 列 进 行 处 理 ， 边 最后 得 出运 动 目标 的
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｉ ｔ ｄ ｃ ｓａ ｔｒ ｅ ａ ｋ ｎ ｙ ｔｍ ｈ ｃ ｏ ｌ ａ ｋ ｔ ｅ ｖｄ ｏ ｍｏ ｉ ｇ ｔｒ ｅ ｎ ｔ ｅ ｓａ ｃ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ． ｓ ｒ ｃ ： ｈ ａ ｅ ｒ ｕ ｅ ｇ ｔｔ ｃ ｉ ｇ ｓ ｓｅ ｗ ｉ ｈ ｃ ｕ ｄ ｔ ｃ ｈ ｉｅ ｖｎ ｇ ｔｉ ｈ ｔｔ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｎｏ ａ ｒ ｒ ａ ｉ Ｆ ｒｔ ｅｓ ｓ ｍ ｃ ｕ ｒ ｓｔ ｅ ｄ ｎ ｍｉ ａ ｇ ｓｓ ｑ ｅ ｃ ｙｕ ｉ ｇ Ｃ ａ ｒ ， ｈ ｎ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｃ ｍｐ ｉ ｅ ｅ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｉｓ ｙ ｔ ｙ ｔ ａ ｑ ｉ ｙ ａ ｃ ｌｉ ｌ ｈ ｅ ｅ ｈ ｍａ ｅ ｅ ｕ ｎ ｅｂ ｓｎ ＣＤ ｃ ｍｅ ａ ｔ ｅ ｈ ｙ ｔｍ ｃ ｏ ｌ ｈ ｓｔ ｐ ｒ ｔ ｓ ｈ ｏ ｏ ｇ ｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎ ｍｅ ｉ ｎ ｆ ｔｒ ｅ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ｍａ ｃ ａ ｋ ｎ ， ａ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｃ ｌｕ ａｅ ｈ ｏ ｉ ｏ ｆｔ ｅ ｍｏ ｉ ｇ ｆｉ ｍａ ｅ ｔ ｓ ｍａｉ ， ｄ ａ ｌ ， ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉ， ａ ｏ ｏ ｉ ｅ ｏ ｔｈ ｔ ｃ ｉ ｇ ｌ ｓ ｙ ｔ ｙ ｔｍ ａｃ ｌ ｔｓ ｔ ｅ ｐ ｓｔ ｎ ｏ ｖ ｎ ｒ ｌ ｈ ｉ ｈ ｔ ｒ ｅ．Ｃｏ ａ ｅ ｔ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ Ｃ ｂ ｓ ｄ ｖ ｄ ｏ ｔ ｒ ｅ ａ ｋ ｎ ｙ ｔｍ，ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｏ ａ ｅ ｅ ｉ ｎ ｄ ｐ ｓ ｅ ｓ ｓ ｔ ｅ ａｇ ｔ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ Ｐ ｈ ｉ ｌ ａ ｅ ｉｅ ａ ｇ ｔｔ ｃ ｉ ｇ ｓ ｓ ｒ ｅ ｈ ｙ ｔ ｍ ｆ ｐ ｐ ｒ ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｓ ｓ ｅ ｈ
图像目标跟踪
图像目标跟踪
图像目标跟踪是指在连续的图像序列中，通过分析目标在不同帧中的位置和特征，来实时跟踪目标的位置和运动轨迹的一种技术。
图像目标跟踪在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用。
图像目标跟踪的基本思路是通过两帧之间目标的运动，来确定下一帧中目标的位置。
常用的目标跟踪方法包括基于颜色、纹理、形状和运动信息等进行目标描述的方法。
下面以基于颜色的目标跟踪方法为例，介绍图像目标跟踪的流程。
首先，我们需要对目标进行初始化，即在第一帧图像中手动选取目标的位置。
在目标选定后，可以提取目标的颜色特征，例如，将目标的颜色信息转换到HSV颜色空间，并通过建立颜色直方图来描述目标的颜色特征。
然后，在下一帧图像中，我们可以通过计算每个像素的颜色与目标颜色的相似度来确定目标的位置。
通常使用的相似度计算方法有欧氏距离和相关系数等。
接下来，通过设置一个合适的阈值，我们可以将相似度大于阈值的像素认定为目标的一部分，从而得到目标的位置和轮廓信息。
可以通过一些图像处理技术，如边缘检测和形态学操作，进一步提取目标的特征信息。
最后，通过不断迭代上述过程，即在每一帧图像中根据上一帧的目标位置和特征信息来更新目标的位置和特征，就可以实现
目标的实时跟踪。
在实际应用中，图像目标跟踪面临着许多挑战，如光照变化、目标遮挡和背景干扰等。
为了提高跟踪的准确性和鲁棒性，研究者们提出了许多改进的方法，例如多特征融合、动态模型更新和机器学习等技术。
总之，图像目标跟踪是一项具有挑战性但有着广泛应用前景的技术。
随着计算机算力的提升和机器学习的发展，图像目标跟踪在智能监控、无人驾驶和自主导航等领域将扮演越来越重要的角色。
运动目标跟踪算法及其应用分析
运动目标跟踪算法及其应用分析随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了极大的发展。
图像处理技术可以将图像进行分析和处理，并且可以将这些信息转换为数字化数据。
图像处理技术不仅可以用于医学诊断、生物学、工业监控等领域，而且也广泛应用于计算机视觉领域。
在计算机视觉领域中，运动目标跟踪技术是一项基础技术，它可以追踪视频图像中的目标并提供与目标相关的信息。
一、运动目标跟踪算法运动目标跟踪算法是和计算机视觉技术紧密相连的一种技术，主要是基于视频图像跟踪技术的实现。
一般来说，运动目标跟踪算法可以分为两个步骤：目标检测和目标跟踪。
（1）目标检测目标检测是指在一个给定的时间段内，将目标从背景中检测出来并确定其位置、大小和形状等信息。
其中，检测算法和图像质量有着密切关系。
一般来说，目标检测算法可以分为两种：基于特征的目标检测算法和基于匹配的目标检测算法。
基于特征的目标检测算法主要是根据目标的特定外观特征进行识别和分类。
常用的特征包括Haar-like特征、SIFT特征、HOG特征等。
这些方法在实际应用中具有较高的准确性和鲁棒性，但是计算量比较大，需要消耗较多的计算资源。
基于匹配的目标检测算法主要是根据目标与背景之间的差异进行匹配和检测。
常用的匹配法包括基础匹配、Viterbi匹配、CAMshift算法等。
这些算法基于目标的运动状况，能够较好地适应不同的背景干扰和情况。
（2）目标跟踪目标跟踪技术是指在已经检测到目标的基础上，通过运用特定的算法，对目标进行跟踪。
常用的目标跟踪算法包括：Kalman滤波方法、Mean Shift方法和Template Matching方法等。
Kalman滤波方法是利用观测值来估计状态值的一种滤波方法。
它可以通过观察目标的位置和速度来预测后续帧中的目标位置。
Mean Shift方法是一种基于概率密度估计的跟踪方法，该方法通过目标物体在图像上的密度分布来进行目标跟踪。
Template Matching方法是一种基于模板匹配的方法。
第三章 运动目标跟踪
第三章运动目标跟踪方法3.1 引言运动目标跟踪是机器视觉领域内一个备受关注的课题，图像中运动目标的跟踪技术通常是通过目标检测来进行跟踪。
运动目标的跟踪就是在视频图像的每一幅图像中确定出我们感兴趣的运动目标的位置，来实现目标的跟踪。
在机器视觉研究领域里，随着技术不断发展，自动目标跟踪(ATR)越来越受到研究者的重视，具有广阔的应用前景。
运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域都有重要的实用价值。
特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。
而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。
3.2 单一摄像头常见跟踪方法简介基于视频的目标检测、跟踪等技术的发展，使得摄像头系统的应用越来越广泛，其研究也越来越深入。
从单一摄像头到多摄像头的场景监控，监控技术越来越成熟，下面就两类目标跟踪问题进行研究。
目前，根据不同跟踪方法可分类为如下几类。
1、基于区域的跟踪基于区域的跟踪是根据图像中对应于运动目标区域的变化来实现跟踪。
运动区域一般通过背景图像与当前帧图像比较来获取，因此需要对背景图像动态更新，难点在于处理运动目标的影子和遮挡情况。
基于区域的跟踪方法目前已有较多的应用，如Wren利用小区域特征进行室内单人的跟踪，将人体看作由头、躯干、四肢等身体部分所对应的小区域块所组成，重庆邮电大学硕士论文第二章运动目标检测与跟踪理论基础利用高斯分布建立人体和场景的模型，属于人体的像素被规划于不同的身体部分，通过跟踪各个小区域来完成整个人的跟踪；McKenna等将跟踪过程建立在区域、人、人群三个抽象级别上执行，区域可以合并和分离，而人是由许多身体部分区域在满足几何约束的条件下组成的，同时人群又是由单个的人组成的，因此利用区域跟踪器并结合人的表面颜色模型，在遮挡情况下也能够较好地完成多人的跟踪。
但是在复杂情况下，基于区域的跟踪方法还缺乏可靠性，并且不能很好地获取物体的3D位置、方位。
图像处理中的目标跟踪与运动分析算法优化
图像处理中的目标跟踪与运动分析算法优化目录：一、引言二、目标跟踪算法2.1 基于颜色特征的目标跟踪算法2.2 基于轮廓特征的目标跟踪算法2.3 基于特征点的目标跟踪算法三、运动分析算法3.1 基于背景差分的运动分析算法3.2 基于光流法的运动分析算法3.3 基于深度学习的运动分析算法四、算法优化4.1 特征选择和提取优化4.2 目标跟踪算法参数优化4.3 运动分析算法算法性能优化五、应用与展望六、结论一、引言图像处理中的目标跟踪与运动分析算法是计算机视觉领域的重要内容，广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等领域。
目标跟踪旨在实现对图像或视频中感兴趣目标的连续定位与跟踪；运动分析则是针对目标物体在空间和时间上的变化进行分析和描述。
本文将从目标跟踪算法和运动分析算法两个方面进行介绍，并探讨其优化方法。
二、目标跟踪算法2.1 基于颜色特征的目标跟踪算法基于颜色特征的目标跟踪算法通过提取目标物体的颜色信息，并通过颜色直方图、颜色模型等方法实现目标的跟踪。
该算法简单高效，对光照变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性。
但对于颜色相似的物体，容易出现误判和漂移的情况，因此需要进行颜色模型建立和颜色分布估计的优化。
2.2 基于轮廓特征的目标跟踪算法基于轮廓特征的目标跟踪算法通过提取目标物体的边缘信息，利用轮廓匹配、模板匹配等方法实现目标的跟踪。
该算法对目标物体的形状和结构有较好的适应性，但在处理复杂背景和遮挡较多的情况下，容易导致目标丢失或错误匹配，因此需要改进边缘提取和匹配算法。
2.3 基于特征点的目标跟踪算法基于特征点的目标跟踪算法通过提取目标物体的局部特征点，并通过特征点匹配、光流法等方法实现目标的跟踪。
该算法具有一定的鲁棒性和适应性，可以应对目标物体的尺度变化和旋转变化。
但在目标物体的形变和快速运动时，容易造成跟踪失败，因此需要改进特征提取和匹配算法。
三、运动分析算法3.1 基于背景差分的运动分析算法基于背景差分的运动分析算法通过将当前帧图像与背景模型进行差分，提取出前景运动目标。
运动目标跟踪算法综述
运动⽬标跟踪算法综述 运动⽬标跟踪是视频监控系统中不可缺少的环节。
在特定的场景中，有⼀些经典的算法可以实现⽐较好的⽬标跟踪效果。
本⽂介绍了⼀般的⽬标跟踪算法，对⼏个常⽤的算法进⾏对⽐，并详细介绍了粒⼦滤波算法和基于轮廓的⽬标跟踪算法。
最后简单介绍了⽬标遮挡的处理、多摄像头⽬标跟踪和摄像头运动下的⽬标跟踪。
⼀、⼀般的⽬标跟踪算法 ⼀般将⽬标跟踪分为两个部分:特征提取、⽬标跟踪算法。
其中提取的⽬标特征⼤致可以分为以下⼏种： 1）以⽬标区域的颜⾊直⽅图作为特征，颜⾊特征具有旋转不变性，且不受⽬标物⼤⼩和形状的变化影响，在颜⾊空间中分布⼤致相同。
2）⽬标的轮廓特征，算法速度较快，并且在⽬标有⼩部分遮挡的情况下同样有较好的效果。
3) ⽬标的纹理特征，纹理特征较轮廓特征跟踪效果会有所改善。
⽬标跟踪的算法⼤致可以分为以下四种： 1) 均值漂移算法，即meanshift算法，此⽅法可以通过较少的迭代次数快速找到与⽬标最相似的位置，效果也挺好的。
但是其不能解决⽬标的遮挡问题并且不能适应运动⽬标的的形状和⼤⼩变化等。
对其改进的算法有camshift算法，此⽅法可以适应运动⽬标的⼤⼩形状的改变，具有较好的跟踪效果，但当背景⾊和⽬标颜⾊接近时，容易使⽬标的区域变⼤，最终有可能导致⽬标跟踪丢失。
2) 基于Kalman滤波的⽬标跟踪，该⽅法是认为物体的运动模型服从⾼斯模型，来对⽬标的运动状态进⾏预测，然后通过与观察模型进⾏对⽐，根据误差来更新运动⽬标的状态，该算法的精度不是特⾼。
3) 基于粒⼦滤波的⽬标跟踪，每次通过当前的跟踪结果重采样粒⼦的分布，然后根据粒⼦的分布对粒⼦进⾏扩散，再通过扩散的结果来重新观察⽬标的状态，最后归⼀化更新⽬标的状态。
此算法的特点是跟踪速度特别快，⽽且能解决⽬标的部分遮挡问题，在实际⼯程应⽤过程中越来越多的被使⽤。
4) 基于对运动⽬标建模的⽅法。
该⽅法需要提前通过先验知识知道所跟踪的⽬标对象是什么，⽐如车辆、⾏⼈、⼈脸等。
运动目标控制与自动追踪系统的比赛设计报告
运动目标控制与自动追踪系统的比赛设计报告运动目标控制与自动追踪系统的比赛设计报告简介本报告旨在设计一套运动目标控制与自动追踪系统，用于参加某项比赛。
通过该系统，可以实现运动目标的控制和自动追踪，以提升比赛成绩。
设计思路1.系统架构设计–采用分层架构，包括传感器层、控制层和应用层。
–传感器层负责采集运动目标的信息，如位置、速度等。
–控制层负责对运动目标进行控制，如操纵机器人进行追踪。
–应用层负责实现比赛相关功能，如路径规划、目标识别等。
2.硬件选型–选择高精度传感器，如激光雷达、摄像头等，以获取准确的运动目标信息。
–选择高效的控制器，如嵌入式控制器或单片机，以实现实时的运动目标控制。
3.软件设计–开发运动目标检测和识别算法，实现对目标的自动追踪。
–开发路径规划算法，实现运动目标的智能导航。
–开发用户界面，提供友好的操作界面，方便使用者进行设置和监控。
4.系统测试与优化–进行系统功能测试，如目标追踪精度、路径规划效果等。
–进行性能优化，提升系统的响应速度和稳定性。
5.安全考虑–设计安全机制，如避障功能，以确保系统在比赛过程中的安全性。
–考虑系统的可靠性和容错性，以应对可能出现的意外情况。
成果展示1.系统原型图–描述系统各部分之间的连接与交互关系。
2.运行效果展示–展示系统对运动目标的控制和追踪效果。
–展示系统的路径规划效果和智能导航能力。
总结本报告提出了一套运动目标控制与自动追踪系统的设计方案，通过分层架构和选取合适的硬件与软件，可以实现对运动目标的精确控制和智能追踪。
经过测试和优化，系统具备较高的稳定性和可靠性，并具备一定的安全保障。
展示的成果证明了系统设计的有效性和可行性，为比赛的胜利奠定了基础。
设计方案详解1. 系统架构设计系统采用分层架构设计，分为传感器层、控制层和应用层三个层级。
传感器层负责采集运动目标的信息，控制层负责对运动目标进行控制和追踪，应用层负责实现比赛相关的功能。
2. 硬件选型传感器 - 激光雷达：用于获取运动目标的位置和距离等信息。
数字图像处理中的目标跟踪算法研究
数字图像处理中的目标跟踪算法研究一、引言数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理、分析和识别，提取有用的信息，用于实现各种应用的技术。
目标跟踪是数字图像处理领域的一个重要研究方向，它是指在视频序列中，通过运动检测和目标识别技术，对感兴趣目标进行跟踪的过程。
目标跟踪技术在视频监控、自主导航、虚拟现实等领域都有广泛的应用。
本文主要介绍数字图像处理中的目标跟踪算法研究。
二、目标跟踪算法分类目标跟踪算法可以分为：基于模型的跟踪算法、基于特征点的跟踪算法、基于流场的跟踪算法、基于学习的跟踪算法和半监督跟踪算法等多种类型。
1. 基于模型的跟踪算法基于模型的跟踪算法是指通过对运动目标建模，从而实现目标的跟踪。
常用的模型包括卡尔曼滤波模型、粒子滤波模型和投影模型等。
卡尔曼滤波模型是一种基于状态空间的线性动态系统模型，通过对观察的数据进行状态估计，从而实现目标跟踪。
粒子滤波模型是基于蒙特卡罗方法的一种目标跟踪算法，通过不断生成目标的粒子，从而实现目标的跟踪。
投影模型是一种基于图像特征的模型，通过将目标在前一帧中的位置进行投影，从而实现目标的跟踪。
2. 基于特征点的跟踪算法基于特征点的跟踪算法是指通过对运动目标中的特征点进行匹配，从而实现目标的跟踪。
常用的特征点包括边缘、角点和斑点等。
通过对目标中的特征点进行提取和匹配，可以实现目标的跟踪。
这种算法具有较强的鲁棒性，可以应对背景干扰等问题。
3. 基于流场的跟踪算法基于流场的跟踪算法是指通过流场分析和运动估计，从而实现目标的跟踪。
常用的方法包括光流法、Lucas-Kanade算法和密集光流算法等。
通过对图像中的像素进行运动估计，从而实现目标的跟踪。
这种算法具有较好的精度和鲁棒性，但对计算要求较高。
4. 基于学习的跟踪算法基于学习的跟踪算法是指通过机器学习算法对目标进行训练，从而实现目标的跟踪。
常用的方法包括Boosting、SVM和神经网络等。
通过对多帧图像进行训练，从而实现目标的跟踪。
运动目标实时跟踪系统的设计
第２ Ｏ卷 第 １ 期
２０ ０ ６年 ３月
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海
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学
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州
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校
学
报
Ｖ０ ．Ｏ Ｎｏ １ １２ ． Ｍａ ．２ ｏ ｒ ｏ６
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ ＯＦ ＨＯＨＡＩＵＮＩ ＶＥＲＳ ＣＨＡＮＧＺ Ｉ Ｉ ＨＯＵ
文 章 编 号 ：０ ９ １ ３ （０ ６ ０ — ０ ８ ０ １ ０ — １ ０ ２ ０ ） １０ ２ — ４
运动 目标 实 时跟踪 系统 的设计
孙承志 ，周 军，吴 明英 ，李新 昊
（ 海 大 学 机 电工 程 学 院 ．江 苏 常 州 ２ ３ ２ ） 河 １ ０ ２
摘 要 ：针 对 目前 运 动 目标 跟 踪 系 统 结 构 庞 大 、 时性 差 等 问 题 ， 实 以高 性 能 Ｄ Ｐ芯 片 Ｔ ３ ０ ６ １ Ｓ ＭＳ ２ Ｃ ４ ６为 核 心 处 理 器 ．
秒 ４８ ０兆条指 令 ； ０ 一个 ＭＡＣ 乘法 累加器 ） 单个 时钟周期 即可 完成一 次乘 加指令 ； 大 寻址 空 间达到 ４Ｇ （ 在 最 Ｂ．
足 以满 足 巨大 的图像数 据存储 ； 内采 用 哈佛 结构 ， 总线 可 同时访 问程 序 Ｃ ｃ ｅ和数 据 Ｃ ｅ ２个 外部 片 ２套 ａｈ ａｈ ；
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机器视觉中的运动目标检测图像处理及算法
机器视觉或称计算机视觉是用一个可以代替人眼的光学装置和传感器来对客观世界三维场景进行感知，即获取物体的数字图像，利用计算机或者芯片，结合专门应用软件来模拟人脑的判断准则而对所获取的数字图像进行测量和判断。
该技术已广泛用于实际的测量、控制和检测中，随着芯片技术发展，在人工智能各个领域应用也逐步展开。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、相机(包括CCD相机和COMS 相机)、图像处理单元(或机器视觉芯片)、图像处理软件、监视器、通讯、输入输出单元等。
系统可再分为主端电脑、影像采集与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源、高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、控制器、精密桌台、伺服运动机台。
机器视觉之于人工智能的意义等同于视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像处理技术。
不同的应用领域需要不同的图像处理算法来实现机器视觉。
常用的机器视觉领域图像算法有运动目标检测算法、基于深度学习的人脸算法等。
下面介绍下机器视觉中的运动目标检测图像算法，该方法是运动物体识别和跟踪的基础。
移动物体的检测依据视频图像中背景环境的不同可以分为静态背景检测和动态背景检测。
由于篇幅有限，我们这里只介绍静态背景检测算法。
常见的静态背景目标的检测算法包括帧间差分法、背景减除法、光流法等。
这些背景不变算法的优缺点描述如下图。
在上述检测算法中，帧间差分法和背景减除法更加适用于如视频监控、智能交通系统等图像背景静止的环境中。
光流法则更加适用于背景不断变化的动态环境中。
下面来介绍以上三种常用算法的基本原理。
帧间差分法适应环境能力强、计算量小、且稳定性好，是目前应用广泛的一类运动检测方法。
其原理是将相帧或者三帧序列图像像素点的对应灰度值进行相减，如果灰度差值大于阈值则说明此处物体发生了变化，它是运动的；如果像素的灰度差值小于给定阈值说明此处物体没有发生变化，认为它是静止的。
运动目标控制与自动追踪控制系统设计流程
运动目标控制与自动追踪控制系统设计流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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《基于FPGA的运动目标检测系统设计》范文
《基于FPGA的运动目标检测系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，计算机视觉在众多领域的应用越来越广泛。
其中，运动目标检测是计算机视觉中的一个重要研究方向。
为了提高运动目标检测的实时性和准确性，本文提出了一种基于FPGA的运动目标检测系统设计。
该系统设计能够快速准确地检测出运动目标，并具有较高的实时性，为相关领域的应用提供了有力的技术支持。
二、系统设计概述本系统设计基于FPGA（现场可编程门阵列）实现运动目标检测。
FPGA具有并行计算、可定制和可扩展等优点，非常适合于实现复杂的图像处理算法。
系统设计主要包括图像采集、预处理、特征提取、目标检测和输出等模块。
三、图像采集与预处理图像采集模块负责获取视频流或图像序列。
预处理模块对采集到的图像进行去噪、灰度化、二值化等操作，以便后续的特征提取和目标检测。
去噪操作可以消除图像中的无关信息，提高图像的信噪比；灰度化和二值化操作可以将彩色图像转换为灰度图像或二值图像，简化后续处理。
四、特征提取与目标检测特征提取模块从预处理后的图像中提取出运动目标的特征。
这些特征包括形状、大小、纹理等，可以有效地描述运动目标的特性。
目标检测模块根据提取的特征，采用合适的算法（如背景减除法、光流法、帧间差分法等）检测出运动目标。
在FPGA上实现特征提取和目标检测时，需要采用并行化和流水线等技术，以提高处理速度。
此外，针对不同的应用场景和需求，可以定制不同的特征提取和目标检测算法，以提高系统的灵活性和适应性。
五、系统实现与优化系统实现过程中，需要选用合适的FPGA芯片和开发工具，如Xilinx或Altera的FPGA芯片和HDL语言（如Verilog或VHDL）进行开发。
在实现过程中，需要考虑到系统的实时性、功耗、面积等因素，进行优化设计。
为了进一步提高系统的性能，可以采取以下优化措施：1. 优化算法：针对特定的应用场景和需求，可以优化特征提取和目标检测算法，提高其处理速度和准确性。
图像处理技术在军事目标跟踪中的应用方法研究
图像处理技术在军事目标跟踪中的应用方法研究摘要：随着科技的不断进步和军事技术的提升，图像处理技术在军事目标跟踪中发挥着越来越重要的作用。
本文通过对图像处理技术在军事目标跟踪中的应用方法进行研究，探讨了目标检测、目标跟踪和目标识别等方面的技术方法，以期为军事目标跟踪提供更加精确和高效的解决方案。
1. 引言军事目标跟踪是军事侦察和作战中的关键任务之一，其准确性和实时性对于军事行动的成功至关重要。
而图像处理技术的应用可以提供高精度和高效率的目标跟踪手段，为军事行动提供有力的支持。
因此，图像处理技术在军事目标跟踪中的应用方法研究具有重要的意义。
2. 目标检测方法目标检测是军事目标跟踪的前提，也是最基础的技术环节之一。
目标检测方法可以通过对图像进行特征提取和模式识别来实现。
常见的目标检测方法有模板匹配、颜色分析、光学流和机器学习等方法。
模板匹配方法根据预定义的目标模板来匹配图像中的目标，然而其在复杂背景下容易受到干扰。
颜色分析方法则通过分析目标的颜色特征来进行检测，对于颜色特征较为明显的目标效果较好，但对于复杂目标和多目标跟踪存在一定的局限性。
光学流方法可以通过计算图像中的像素运动来检测目标，但在跟踪过程中容易受到光照变化的影响，从而导致跟踪失效。
机器学习方法通过构建分类器或者回归模型来实现目标检测，这种方法具有较好的泛化能力和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 目标跟踪方法目标跟踪是军事目标跟踪中的核心环节，其目标是通过连续的图像序列来实时追踪目标的位置和运动轨迹。
常见的目标跟踪方法有卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等方法。
卡尔曼滤波是一种线性动态系统的状态估计方法，其通过预测和观测更新来实现目标跟踪。
粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛采样和重采样的非线性滤波方法，能够有效处理目标运动模型的非线性和非高斯性。
相关滤波方法则通过计算目标模板与图像中的各个位置的相关性来实现目标跟踪，其能够通过在线学习实现目标的形状和外观的自适应更新。
自动跟踪系统实验报告
一、实验目的1. 理解自动跟踪系统的基本原理和工作流程。
2. 掌握自动跟踪系统的设计和实现方法。
3. 通过实验验证自动跟踪系统的性能和效果。
二、实验原理自动跟踪系统是一种利用图像处理技术对目标进行自动跟踪的系统。
其基本原理是通过图像处理算法提取目标特征，然后根据特征信息在连续的图像序列中实现对目标的跟踪。
常用的跟踪算法有基于颜色、基于形状、基于运动等。
三、实验环境1. 硬件环境：计算机、摄像头、被跟踪目标。
2. 软件环境：图像处理软件（如OpenCV、MATLAB等）。
四、实验步骤1. 系统设计（1）确定跟踪目标：选择合适的跟踪目标，如运动车辆、行人等。
（2）图像采集：利用摄像头采集目标图像序列。
（3）图像预处理：对采集到的图像进行预处理，如去噪、灰度化等。
（4）特征提取：根据跟踪目标的特点，选择合适的特征提取方法，如颜色特征、形状特征、运动特征等。
（5）跟踪算法设计：根据所选特征，设计合适的跟踪算法，如卡尔曼滤波、光流法、模板匹配等。
（6）跟踪结果评估：对跟踪结果进行评估，如计算跟踪误差、计算跟踪成功率等。
2. 系统实现（1）采集实验数据：利用摄像头采集目标图像序列。
（2）图像预处理：对采集到的图像进行预处理。
（3）特征提取：根据所选特征，提取目标特征。
（4）跟踪算法实现：根据所选跟踪算法，实现自动跟踪功能。
（5）跟踪结果展示：将跟踪结果展示在图像上，观察跟踪效果。
五、实验结果与分析1. 实验结果（1）图像预处理：对采集到的图像进行预处理，如图1所示。
图1 预处理后的图像（2）特征提取：提取目标特征，如图2所示。
图2 目标特征（3）跟踪结果：实现自动跟踪功能，如图3所示。
图3 跟踪结果2. 实验分析（1）图像预处理：预处理后的图像可以减少噪声对特征提取的影响，提高跟踪精度。
（2）特征提取：根据所选特征，提取目标特征，为跟踪算法提供依据。
（3）跟踪算法：根据所选跟踪算法，实现自动跟踪功能。
在本实验中，采用卡尔曼滤波算法进行跟踪，具有较好的跟踪效果。
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》范文
《基于SOPC的目标跟踪系统设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，目标跟踪系统在众多领域如安防监控、自动驾驶、军事侦察等得到了广泛应用。
传统的目标跟踪系统通常由硬件和软件组成，然而在复杂环境中，系统的处理能力和实时性面临巨大的挑战。
本文将探讨基于SOPC（System-on-a-Programmable-Chip，可编程芯片上的系统）的目标跟踪系统设计，以提高系统的性能和实时性。
二、SOPC技术概述SOPC是一种将处理器、存储器、外设等集成在单一可编程芯片上的技术。
通过SOPC技术，可以实现高度的系统集成和定制化，从而提高系统的性能和可靠性。
在目标跟踪系统中，SOPC 技术可以用于实现高性能的图像处理、数据传输和控制等功能。
三、目标跟踪系统设计（一）系统架构设计基于SOPC的目标跟踪系统设计主要包括硬件设计和软件设计两部分。
硬件设计包括处理器、存储器、摄像头等模块的选型和集成。
软件设计包括操作系统、图像处理算法、目标跟踪算法等的设计和实现。
（二）图像处理模块设计图像处理模块是目标跟踪系统的核心部分，其性能直接影响到系统的跟踪效果。
在SOPC平台上，可以通过硬件加速技术实现高性能的图像处理。
具体包括图像预处理、特征提取、背景建模等步骤。
（三）目标跟踪算法设计目标跟踪算法是用于确定目标位置的关键技术。
常见的目标跟踪算法包括光流法、均值漂移法、深度学习法等。
在SOPC平台上，可以根据具体应用场景和性能需求选择合适的算法，并对其进行优化和加速。
（四）控制与通信模块设计控制与通信模块负责整个系统的控制和数据传输。
在SOPC 平台上，可以通过可编程逻辑实现灵活的控制策略，并通过高速接口实现与其他设备的数据传输。
四、系统实现与优化（一）硬件实现在硬件实现方面，需要根据系统需求选择合适的处理器、存储器、摄像头等模块，并进行集成和调试。
同时，需要考虑功耗、散热等因素，以保证系统的稳定性和可靠性。
（二）软件实现与优化在软件实现方面，需要编写操作系统、图像处理算法、目标跟踪算法等程序，并进行优化和调试。
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2012年第1期仪表技术与传感器InstrumentTechniqueandSensor 2012No.1基金项目：珠海市科技计划项目（2010B050102026）收稿日期：2011－10－03运动目标跟踪系统的图像处理单元设计喻武龙1，陈伦海2，苏秉华1，李克勤1（1．北京理工大学珠海学院信息学院，广东珠海519085；2．炬力集成电路设计公司，广东珠海519085）摘要：运动目标跟踪系统的图像处理单元对于系统跟踪的准确性与实时性至关重要。
文中将跟踪系统采集到的动态图像序列经过预处理后送入图像处理单元进行中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪，实现对运动目标的信息跟踪。
该文对传统的中值滤波算法进行改进，同时对Sobel 边缘检测算法进行改进，减少了系统的运算时间，使系统的图像处理单元具有更快的处理速度和更高的实时性。
关键词：ASIC ；中值滤波；边缘检测；目标跟踪中图分类号：TP11.73文献标识码：A文章编号：1002－1841（2012）01－0040－03Image Processing Unit Design of Moving Target Tracking SystemYU Wu-long 1，CHEN Lun-hai 2，SU Bing-hua 1，LI Ke-qin 1（1．School of Information ，Beijing Institute of Technology （Zhuhai ），Zhuhai 519085，China ；2．Actions Semicondutor Co．，Ltd ，Zhuhai 519085，China ）Abstract ：The image processing unit is key to the precision and timeliness of the moving target tracking system．The system collects the dynamic image and preprocesses it ，then sends the results to the image processing unit to accomplish the operation of median filter ，edge detection and match tracking．The paper introduces an improved median filter algorithm and a novel edge detec-tion algorithm based on Sobel algorithm．After manipulated as above ，the image processing unit decreases the times of operation and offers faster processing speed．Key words ：ASIC ；median filter ；edge detection ；target tracking 1视频运动目标跟踪器的总体结构视频运动目标跟踪器的总体结构是由图像采集模块、图像缓存模块、图像处理模块、图像实时显示模块4部分组成，其系统功能图如图1所示。
视频采集模块的功能是对模拟视频数据进行解码并捕获图像；图像缓存模块的功能主要将采集到的大量视频图像数据进行缓存；图像处理模块进行图像预处理，运动目标跟踪和图像后处理；图像实时显示模块实现图像后处理的实时显示。
图1系统总体结构框图2图像处理模块设计2.1图像处理模块的组成由于CCD 摄像头输入的图像信号不可避免引入噪声，并且图像本身存在着空间和幅度的量化误差，所以在设计中需要对输入的图像数据进行滤波处理。
在设计中，图像处理模块划分为中值滤波、边缘检测、SAD 匹配跟踪3个模块，其结构框图如图2所示。
图2图像处理模块结构框图2.2中值滤波2．2.1中值滤波的原理中值滤波［1］是某一点的值用该点的1个邻域中各点值的中间值代替，这个邻域通常被称为窗口。
中值滤波在图像处理中，首先需选1个含有奇数点的窗口W ，将这个窗口在图像上扫描，把该窗口中所含的数据进行排序，取中间值作为该点的灰度值，这样可以很好地消除图像中的噪声。
2．2.2中值滤波的算法改进通常来说，采用中值滤波需要对邻域窗口内的像素数值进行排序。
排序的方法有很多种，不同的排序会导致不同的处理速度，而这其中用的较多的排序法是冒泡法［2］。
假设该窗口拥有n 个像素，如果采用冒泡法需要做n （n －1）/2次两两比较操作。
文中对传统的中值滤波算法进行改进，对传统方法进行了改进，通过分组比较的方法找出其中的最大值、最小值和中间值，避免了逐个比较操作。
这种方法相比传统的方法避免了大量比较操作，从而减少了逻辑资源的使用。
文中以3ˑ3滤波窗口为例，按下述进行排序：（1）每行按最小数值、中间数值和最大数值排序。
（2）将每一步排序所得到的最小数值组、中间值组和最大数值组分别按最小值、中间值和最大值排序。
（3）对上一步所得到的最小数值组的最大值、中间数值组的中间值和最大数值组中的最小值排序，最后得到中间值。
依据上述算法对3ˑ3的滤波窗口进行排序，要想得到最后的中间值必须进行19次两两比较，采用传统的冒泡法得到所需的中间值则至少需要30次比较运算。
相对于传统算法而言，改进后的中值滤波算法可以提高运算速度，有利于提高系第1期喻武龙等：运动目标跟踪系统的图像处理单元设计41统的图像处理速度。
2．2.3改进中值滤波的实现对于目标跟踪系统而言，实时处理的能力非常重要。
依据上面改进的中值滤波算法，在设计中值滤波模块时可采用流水线并行处理方式。
在每一次比较得到的数值后将其保存到3个相应的寄存器组，使得获取第一个中值结果的时间仅需3个时钟周期，而后续得到的中值结果可以按每个时钟周3期顺序输出，提高了系统的处理速度。
图3是利用QuartusII软件对改进的中值滤波算法进行仿真得到的结果图，验证了改进的中值滤波算法逻辑上的正确性，并且使得最后的中值结果可以按每个时钟周期顺序输出。
图3改进的中值滤波算法仿真图2.3图像边缘检测图像边缘是图像最基本的特征之一，其中包含着有价值的目标边缘信息，这些信息可以用于图像分析、目标识别以及图像滤波。
图像边缘检测主要是梯度运算，在进行设计时，通常运用小区域模板卷积法［3］来近似计算梯度值，且使用不同的模板求图像数据的梯度值就构成了不同的边缘检测算子。
常用的方法有边缘Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian 算子［4］等，其中Sobel算子具有较好的抑制噪声和算法实现简单而得以广泛应用，文中将采用Sobel算子进行边缘检测。
3.3.1Sobel边缘检测算法的改进经典Sobel边缘检测算法［5］是建立在利用水平方向模板和垂直模板对图像进行卷积的基础上而完成的。
这种算法具有较高的抗噪声性能，但同时存在边缘图像定位精度不高的缺点。
为了改善边缘图像精度，刘彩［6］提出在经典算子模板的基础上增加6个方向模块，但这一改进算法也导致了硬件开销较大。
在满足系统实时处理的前提下，文中对上述改进的Sobel 边缘检测算法进行简化，在水平方向模板和垂直方向模板的基础上增加右对角模板和左对角模板的算法，用于检测右对角和左对角边缘，并将这4个方向的算子模板分别与图像进行卷积，获得4个方向的梯度值。
实现过程主要有以下3个步骤：（1）分别将上述4个模板沿着图像从1个像素移动到另1个像素，并将模板的中心像素与图像中的某个像素位置重合。
（2）将4个方向的算子模板分别与图像进行卷积，获得4个方向的梯度值。
（3）将卷积得到的4个梯度值进行相互比较，找出最大值作为该点的边缘检测值。
3.3.2边缘检测的硬件实现边缘检测的实现框图如图4所示。
图像经扫描后得到的数据流送入方形窗生成模块，取出图像中的每个中心像素及其邻域的9个像素，然后送入梯度运算模块与4个方向算子模板做卷积运算，得到四个相应的梯度值，最后经过比较子模块后取出其最大值作为边缘检测值。
图4图像边缘检测实现框图梯度运算的实现采取如图5所示的并行运算方式，得到4个方向梯度值并找出最大值作为该点的边缘检测值。
在图像扫描过程中，随着图像数据流的输入，其输出的最大梯度值输出即为边缘图像。
利用QuartusII对梯度比较子模块进行仿真，结果如图6所示。
从仿真波形可以看到第一组数据为：16，32，64，128，经过1个时钟上升沿后输出最大值128，与理论计算所得到的数值相等，证明了所设计的梯度比较子模块的正确性。
2．4SAD匹配跟踪模块的设计SAD匹配的过程就是首先通过选取模板图像，然后到图像区域中的所有的未知物体进行SAD运算，扫描整幅图像寻找SAD值最小的点，将SAD最小值的点所在的邻域作为所寻找的目标物体［7］。
首先通过16ˑ16窗生成子模块生成候选目标模块与目标模板模块，然后送到SAD运算子模块进行SAD运算，最后通过SAD查找子模块寻求SAD值最小的点（即所要跟踪的目标）。
SAD运算子模块主要负责将上述16ˑ16窗生成子模块生成的目标模板与候选目标内的对应的像素点按公式进行匹配运42Instrument Technique and Sensor Jan.2012算。
文中运用了流水线设计的方法，把较复杂的电路分成四级，并在每一级设置寄存器组用于存放中间数据，以减少逻辑运算的延时，提高系统运行速度。
图7列出了16ˑ16大小模板的目标模板与候选目标模板一列数据进行SAD运算的电路结构。
图7SAD运算子模块的电路结构图3结束语文中设计了运动目标跟踪系统所需的图像处理单元，通过将系统采集到的动态图像序列经过预处理后送入图像处理单元进行中值滤波、边缘检测以及匹配跟踪，有效的实现了对运动目标的信息跟踪。
文中的创新点在于完成了对传统的中值滤波算法进行改进，同时对Sobel边缘检测算法进行改进，有效的减少了运算时间，提高匹配跟踪的准确度，使系统的图像处理单元具有更快的处理速度和更高的实时性。
参考文献：［1］BLACKLEDGEJM，TURNER M J．Image ProcessingⅡ．Horwood，2000．［2］李轶博，李小兵，周娴．基于FPGA的快速中值滤波器设计与实现．液晶与显示，2010，25（2）：292－296．［3］吴炯，张秀彬，张峰，等．数字图像中边缘算法的实验研究．微计算机信息，2004（5）：106－107．［4］杨绍清，李伟，刘松涛．基于CA的图像边缘检测新算法．电视技术2010（11）：111－113．［5］初秀琴，曾祥永，李玉山．一种新型的实时图像处理机结构及So-bel电路设计．仪器仪表学报，2003，24（5）：506－508．［6］刘彩．一种改进的Sobel图像边缘检测算法．贵州工业大学学报，2004，33（5）：77－79．［7］KOLAR A，GRABA T，et al．An Integrated Digital Architecture for the Real－Time Reconstruction in a VsiP Senssor，13th IEEE Internation-al Conference on Electronics，Circuits and ystems，2006．作者简介：喻武龙（1979－），讲师，主要研究领域为图像处理与网络通信。