基于DSP的检测算法实现及优化

摘要

运动目标检测可以从连续变化的多幅图像中把运动目标提取出来。运动目标的捕捉对于目标分化、采集和动作归类等后续处理相当重要，因为后期过程只处理图像中运动目标周围一定范围内的像素。但由于运动目标所处背景的随机性，比如气候、光线及噪声干扰的影响，检测运动目标实际上是一项比较困难的任务。目前对于运动目标的检测的算法可以划分为两类：基于象素强度的算法及基于运动的算法。细分又包括四种：基于特征的方法、基于帧间差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流场的方法。其中前三种属于基于象素强度变化检测的算法，第四种可以看作是基于运动的检测方法。基于强度算法容易实现、效率高，可处理目标跟踪问题比较难。基于运动的算法稳定性强，处理跟踪问题相对简单。该文重点研究目标检测的DSP算法实现，所以在参考大量文献后，选用了传统检测算法中速度较快而且相对便于硬件实现的帧间差分算法，为了取得良好快速的目标检测结果，该文采用Sobel算子与帧间差分结合的方法。