【正文】 性性能的提高產(chǎn)生了很大的影響。Nagel 建議我們?nèi)?d = ，d = 。 I xy247。 249。230。但是這里也有不同的地方，這里并不把全局平滑的假設(shè)強(qiáng)加在速度場(chǎng)很大的地方，從而避免了物體形狀等重要信息的丟失。A2W 2 Av = ATW 2b對(duì)于鄰域 W 內(nèi)的 n 個(gè)點(diǎn) mi ,其中，A = (209。圖 的迭代幾何解釋Fig. 32 Iteration geometry analysis of HSHS 算法實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)簡(jiǎn)單，而且計(jì)算的復(fù)雜性相對(duì)較低。根據(jù)全局平滑性的要求：Es = 242。I = (I X , I y ) 是圖像再點(diǎn) m 出的灰度梯度， vm = (u, v) 是點(diǎn) m 的光流。I182。由于 dt 174。進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的一般過程是，先計(jì)算出圖像序列中個(gè)點(diǎn)的光流值，從而得到一個(gè)個(gè)光流場(chǎng)，然后對(duì)光流場(chǎng)最大類間方差進(jìn)行閾值分割，并采用形態(tài)學(xué)濾波中的開、閉運(yùn)算濾除孤立噪聲點(diǎn)，得到清晰的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，最后經(jīng)過區(qū)域連通就能識(shí)別出目標(biāo)區(qū)域并統(tǒng)計(jì)其特征信息[7]。 光流法二十世紀(jì)五十年代，Gibson 和 Wallach 等學(xué)者，以心理學(xué)實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，提出了 SFM（Structure From Motion）假設(shè)，這就是我們現(xiàn)在廣泛使用的光流算法的原型，提出了從二13運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)維平面的光流場(chǎng)可以恢復(fù)到三維空間運(yùn)動(dòng)參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)，這是一個(gè)開創(chuàng)性的假設(shè)，直到七十年代末才有一些學(xué)者對(duì)這個(gè)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。尤其在比較復(fù)雜的環(huán)境下，如果對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理，目標(biāo)的提取就顯得尤為重要了。 本章小結(jié)本章從整體上對(duì)準(zhǔn)備實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)進(jìn)行功能的分析，并介紹了自己的實(shí)現(xiàn)思路，詳細(xì)介紹我們系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái)，也說明我們準(zhǔn)備采用的圖像處理算法基本庫。SAA7113 的驅(qū)動(dòng)大概的開發(fā)過程如上述，至此我們的 linux 操作系統(tǒng)就可以很好地在開發(fā)板上運(yùn)行 ，而且可以操作所有我們需要用到的硬件單元。首先,研究 SAA7113 視頻 AD 芯片驅(qū)動(dòng)的模塊加載和卸載，對(duì)于該片子不需要實(shí)現(xiàn)文件操作借口，在設(shè)備驅(qū)動(dòng)模塊加載和卸載函數(shù)中不需要注冊(cè)和注銷字符設(shè)備的操作，具體的模塊加載和卸載源代碼如下。也正是由于 linux 具有這么多的優(yōu)勢(shì)，這里我們選擇 linux 作為我們的操作系統(tǒng)。④系統(tǒng)穩(wěn)定性?，F(xiàn)在提供 Linux 技術(shù)支持的著名廠商和鄰近的經(jīng)銷商大量出現(xiàn)，隨著大量有償?shù)牡谌郊夹g(shù)支持的出現(xiàn)，linux 會(huì)被越來越多的企業(yè)用戶所接受。目前的嵌入式設(shè)備大量的使用該系統(tǒng)，linux 具有開源、免費(fèi)、穩(wěn)定等很多的優(yōu)勢(shì)。支持 1/2 和 1/4 像素的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，支持MPEG4 AC/DC 預(yù)測(cè)，支持 ，對(duì)于 MPEG4 還支持可逆 VLC 和 DataPartition 功能，支持碼流控制 (CBR 或者 VBR)，編解碼同時(shí)進(jìn)行的時(shí)候，可支持 VGA 30fps。主頻最高可以達(dá)到 677M，足以處理我們的算法。這里我們對(duì)我們系統(tǒng)的要求進(jìn)行具體的分析，確定了我們實(shí)現(xiàn)的平臺(tái)，包括硬件、系統(tǒng)軟件、圖像處理庫等?？梢悦赓M(fèi)利用該庫進(jìn)行畢業(yè)設(shè)計(jì)。“ubuntu”譯為烏邦托或?yàn)醢鄨D，意思為“人性”、“我的存在是因?yàn)榇蠹业拇嬖凇?，是非洲傳統(tǒng)的一個(gè)價(jià)值觀，類似華人社會(huì)的“仁愛”思想。最終在嵌入式系統(tǒng)平臺(tái)上，結(jié)合 OpenCV 進(jìn)行具體運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)。④目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的連續(xù)性問題。國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究起步較晚，其中中國(guó)科學(xué)院北京自動(dòng)化研究所下屬的模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室視覺監(jiān)控研究走在了國(guó)內(nèi)的最前沿。這些要求給視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分析和研究帶來了更多的挑戰(zhàn)。最終歸于圖像信息的應(yīng)用，圖像是人類認(rèn)識(shí)世界，從世界獲取信息的最重要的來源之一，據(jù)相關(guān)專家統(tǒng)計(jì)，人類獲取的外界信息有超過 70%都是通過圖像的方式獲取的。常用的濾波算法有線性濾波算法、卡爾曼濾波及其擴(kuò)展算法、粒子濾波算法等。在視頻監(jiān)控、智能交通、軍事等領(lǐng)域，目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)都得到了廣泛的應(yīng)用，是進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域后續(xù)研究的一個(gè)重要的基礎(chǔ)。論文中除了特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或其它機(jī)構(gòu)已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。本論文屬于：保密（），在年解密后適用本授權(quán)聲明。其次，本文分析了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的幾個(gè)主要算法，基于模板匹配的跟蹤、基于顏色直方圖的跟蹤、基于主動(dòng)輪廓線的跟蹤。為提高社會(huì)生產(chǎn)效率、減少損失、保障社會(huì)公共安全發(fā)揮了重要了重要作用。運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別和跟蹤屬于較低層次的處理，屬于圖像處理的范疇；圖像分析和理解屬于高層次的處理，屬于人工智能的范疇[1]。國(guó)內(nèi)外的很多相關(guān)公司和研究單位也進(jìn)行了大量的相關(guān)項(xiàng)目研究。但是在具體的應(yīng)用的時(shí)候，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的算法仍面臨這很多問題和難點(diǎn)，主要問題和難點(diǎn)有：①運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間相互遮擋，導(dǎo)致無法完全提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征。就目前而言，不存在一個(gè)通用的算法來解決這個(gè)問題。另外，本文所研究的很多問題，都涉及圖像處理的相關(guān)問題，如果每個(gè)實(shí)現(xiàn)過程都完全自己用代碼實(shí)現(xiàn)，那必然是個(gè)龐大的過程，工作量也是十分驚人的、不太可能的，所以我們采用 Intel 的 OpenCV(Open Source ComputerVision Library)進(jìn)行這些過程的實(shí)現(xiàn)。另外，OpenCV 還具有開源的特性，所有使用者都可以免費(fèi)獲得 Opencv 的源代碼和安裝包，使用者可以方面的使用，不需要其他外部支持也可以完整的編譯連接并生成可執(zhí)行的程序。從系統(tǒng)軟件和依賴的基本庫 2 個(gè)方面，說明我們的開發(fā)環(huán)境。這里我們也采用嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，主芯片采用三星的 S3C6410，片上運(yùn)行 linux 操作系統(tǒng)，采用 Intel 的 Opencv 作為圖像處理的基本圖形庫。系統(tǒng)用到的片上設(shè)備有：①Camera Interface:外接 Camera，支持 ITUR 。系統(tǒng)軟件使用當(dāng)前大量使用的開源 linux 系統(tǒng)；基本的圖像處理算法庫采用 Intel 的 Opencv。目前，在嵌入式市場(chǎng)上，具有很大的占有率。并承認(rèn)其合法性。目前大量采用的 X8ARM、MIPS 架構(gòu)的主芯片，對(duì) linux 操作系統(tǒng)都具有很好的支持。這 3 部分相互協(xié)作，行程非常通用、可適應(yīng)性很強(qiáng)的IIC 框架[5]。}module_init(saa7113_init)。①libjpeg 的交叉編譯（版本：）./configureprefix=/home/david/work/opencv/opencvarm/build/libjpeg9系統(tǒng)介紹和總體設(shè)計(jì)execprefix=/home/david/work/opencv/opencvarm/build/libjpegenablestaticenableshared修 改Makefile,修 改 其 中 的CC=armnone linux gnueabi gccAR=armnonelinuxgnueabiarAR2=armnonelinux gnueabiranlib在/home/david/work/opencv/opencvarm/targets/下建立 bin、 lib、 include、man/man1目錄。目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤也源于人們?cè)谝曨l監(jiān)控等領(lǐng)域的迫切需求，隨著電子科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及近年來人們安全意識(shí)是逐漸增強(qiáng)，視頻監(jiān)控技術(shù)得到了很大程度的發(fā)展，也大量應(yīng)用于各種生活、生產(chǎn)活動(dòng)。主要的問題有如下幾個(gè)，一、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間的相互遮擋，導(dǎo)致無法提取目標(biāo)的特征；二、多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之間的相互干擾；三、視頻場(chǎng)景內(nèi)光線的變化；四、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)是否連續(xù)，是否往返運(yùn)動(dòng)等。光流算法主要用來對(duì)圖像序列的光流場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)、精確以及魯棒性的估計(jì)，但是我們知道在光流場(chǎng)內(nèi)，照明、光源的變化、運(yùn)動(dòng)的速度以及噪聲等很多因素嚴(yán)重影響光流算法的估計(jì)結(jié)果。ydy +182。ydy +182。t分別代表圖像灰度，也就是 x , y , t 的偏導(dǎo)數(shù)，這樣的話式(33)就可以寫成：I xu + I y v + I t = 0這就是光流場(chǎng)的基本方程了。如 HornSchunck 算法、LucasKanade 算法、Negal算法，HornSchunck 認(rèn)為圖像上任一點(diǎn)的光流并不是獨(dú)立的，光流在整個(gè)圖像范圍內(nèi)平滑變化，這就是眾所周知的光流的平滑性約束，是一種全局約束的方法[8]。242。Wx206。由于開始進(jìn)行運(yùn)動(dòng)值的預(yù)測(cè)，也極大的提高了預(yù)算精度，而且在抗噪方面的性能也是十分卓越的。利用迭代法進(jìn)行求解，可得：uk +1kI x [I xx (u k ) + I yx (v k ) + I t ]I x2 + I y2 + a 2(318)vk +1kI y [I xx (u k ) + I yx (v k ) + I t ]I x2 + I y2 + a 2(319)其中，k 為迭代次數(shù)，x (u k ) = u k 2I x I yu xy qT (209。 + 2231。(322)u xyk 和 v x。 xyI xy 246。v k )(320)(321)q =1I x + I y + 2s233。這里 Negal 也使用了全局平滑性的假設(shè)，從而產(chǎn)生了另一個(gè)新的約束條件。I ( x, t)v + I t ( x, t)]2（311）這里，W 代表以 p 為中心的一個(gè)小鄰域，W ( x) 為窗函數(shù)，v 代表鄰域內(nèi)各點(diǎn)的權(quán)重，離 p 點(diǎn)越近，對(duì)應(yīng)點(diǎn)的權(quán)重就越高。用迭代法進(jìn)行求解，可求得：u ( k +1) = u ( k ) I xv ( k +1) = v ( k ) I yI xu ( k ) + I y v ( k ) + I tl2 + I x2 + I y2I xu ( k ) + IU v ( k ) + I tl2 + I x2 + I y2（39）（310）(0)求取的導(dǎo)數(shù)值確定。15運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)HornSchunck 做出了一個(gè)假設(shè)，假設(shè)光流在整個(gè)圖像上光滑變化，通過整個(gè)假設(shè)來求解光流。IvM + I t = 0(34)（35）其中 209。tdt = 0（33）令 u =dxdt, v =dydt分別代表 x , y 方向上的光流，I X =182。tdt + e（32）其中， e 代表二階無窮小項(xiàng)。所謂光流，是指空間運(yùn)動(dòng)物體在觀測(cè)成像面上的像素運(yùn)動(dòng)的瞬時(shí)速度。在下面的各章節(jié)中，將對(duì)現(xiàn)在廣泛使用的各種算法進(jìn)行詳細(xì)的介紹，并結(jié)合 OpenCV進(jìn)行具體的實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)檢測(cè)也就是目標(biāo)提取，是一種基于目標(biāo)幾何或其他統(tǒng)計(jì)特征的圖像分割，通過運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的幾何或者統(tǒng)計(jì)特征把目標(biāo)盡可能完整的提取出來，其實(shí)包含了目標(biāo)的分割和識(shí)別二個(gè)過程，這個(gè)階段的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的性能有重要的影響。⑤交叉編譯 OpenCV()配置：./configure host=armnonelinuxgnueabi withoutgtk withoutcarbon withoutquicktimewithout1394libs withffmpeg withpython withswig enablestatic enableshared disableappsCXX=armnonelinuxgnueabig++CPPFLAGS=I/home/david/work/opencv/opencvarm/targets/includeLDFLAGS=L/home/david/work/opencv/opencvarm/targets/libwithv4lprefix=/root/opencvarmlibdir=/home/david/work/opencv/opencvarm/targets/opencv/libincludedir=/home/david/work/opencv/opencvarm/targets/opencv/includelibdir:指定庫文件安裝位置includedir:指定包含文件安裝位置編譯安裝： makemake install11系統(tǒng)介紹和總體設(shè)計(jì)至此 opencv 業(yè)已編譯安裝成功了，在進(jìn)行程序開發(fā)的時(shí)候，只需要把我們編