FPGA論文背景差分法論文

1、0中國學術(shù)期刊測 HYPERLINK h 論文發(fā)袁專家一FPGA 論文背景差分法論文摘要：視頻圖像處理對處理器的數(shù)據(jù)處理能力和實時性 要求都非常高。設計基于fpga和背景差分算法的靜態(tài)背景 下運動目標檢測系統(tǒng)，并詳細介紹了系統(tǒng)的設計過程。采用 fpga 硬件實現(xiàn)系統(tǒng)設計，極大的提高了系統(tǒng)的實時性，能準 確的檢測出運動目標。關(guān)鍵詞：fpga；目標檢測；視頻處理；背景差分法moving target real-time detection of fpga-based static backgroundchen quanjin,zhang yide(school of optoelectronic

2、information,university of electronic science and technology of china,chengdu610054,china)abstract:a video detection system of moving objects based on fpga and background difference algorithm is designed.and introduces the realization indetail.thesystemprocessingspeedhasbeenenhanced greatly,and the m

3、oving object can be detected in realtime and accurately under the staticbackground.keywords:fpga; object detection;video processing;background differencing、系統(tǒng)總體方案設計系統(tǒng)主要分為視頻采集、視頻格式轉(zhuǎn)換、視頻預處理、 視頻運動目標檢測、vga視頻顯示和系統(tǒng)報警六個部分。圖 1 為系統(tǒng)的整體總體框圖。（一）各部分模塊的功能1.視頻采集：將模擬視頻數(shù)據(jù)通過解碼芯片轉(zhuǎn)換為數(shù)字 視頻數(shù)據(jù)。2.視頻格式轉(zhuǎn)換：將解碼后的視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 rgb 格式

4、。 3.視頻的預處理：包括將 rgb 數(shù)據(jù)存儲在片外 sdram 中，圖像重構(gòu)和存儲背景。 4.視頻移動目標檢測：從存有當 前視頻圖像和背景圖像的sdram中讀出背景圖像和當前圖 像，根據(jù)背景差分算法，將背景差進行圖像去噪和形態(tài)學處 理，找出移動目標。5vga視頻顯示：將檢測后的結(jié)果實時 的在顯示器上顯示出來。6.系統(tǒng)報警：當檢測到運動目標時， 系統(tǒng)發(fā)出報警信號。（二）系統(tǒng)硬件電路設計系統(tǒng)采用emos模擬攝像頭wv-gp240,解碼芯片adv7180 進行視頻采集，將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換成 fpga 能夠處理的數(shù) 字視頻信號， fpga 作為核心處理器，負責視頻的格式轉(zhuǎn)換， 預處理以及移動目標的檢

5、測功能，當有移動目標出現(xiàn)時，發(fā) 出警報。差分后圖像或背景圖像或當前圖像經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片 adv7123轉(zhuǎn)化為模擬信號，通過vga接口顯示在顯示器上。圖 2 為系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖。二、系統(tǒng)方案的設計實現(xiàn)（一）視頻處理模塊為了對完整的視頻圖像進行處理，必須對視頻圖像進行 緩存：在 sdram 中開辟兩個大小為一幅視頻圖像的存儲區(qū)， 采用 ping-pong 操作，當在傳輸和存儲重構(gòu)當前幀圖像的時 候，對上一幀圖像進行后續(xù)處理。如此反復交錯的進行存儲 重構(gòu)和處理，從而提高系統(tǒng)的吞吐量和處理速度。（二）運動目標檢測模塊本系統(tǒng)采用背景差分法。算法實現(xiàn)的流程如圖 3。將當 前幀圖像和背景圖像的灰度進行背景差計算

6、。背景差分算法 實現(xiàn)過程為：將當前幀圖片和背景圖片同時送入背景差分模 塊中，對兩幅圖像中對應的像素的相關(guān)分量進行相減運算并 取絕對值。當運算結(jié)果小于某個閾值 t 時，認為當前幀圖像 和背景圖像在該像素點上相同，將像素的灰度值置為 255； 當運算結(jié)果大于閾值t時，認為當前幀圖像和背景圖像在該 像素點上發(fā)生了變化，表示有移動目標出現(xiàn)，將像素的灰度 值置為 0。為了使檢測到的移動目標區(qū)域充實準確，引入了 數(shù)學形態(tài)學處理中的腐蝕、膨脹算法。運用腐蝕算子去除孤 立的噪聲點，運用膨脹算子填補目標區(qū)域的空洞，這樣既消 除了圖像中分散的碎雜噪聲點，又保留了目標的邊緣特征。三、驗證和測試本設計采用 altera 公司 cyclone ii 系列 fpga 芯片(ep2c70)作為系統(tǒng)的硬件平臺。以上算法均采用verilog 硬件描述語言設計。圖4為實驗結(jié)果，a為背景圖，b為當 前幀圖像， c 為背景差值圖像， d 為差值圖像二值化處理后的圖像。由實驗結(jié)果可以看出：在簡單靜態(tài)背景下，利用背景差 分算法能夠有效的檢測出完整的運動目標，檢測效果比較 好。能夠充分檢測出運動目標的形狀和姿態(tài)等。采用的是 fpga 作為處理器，運算速度非常快，采集視頻圖像時采用 ping-pong 結(jié)構(gòu)，采集過程和目標檢測采