基于virtex5的快速目標捕獲與實時穩(wěn)像(參考版)
2025-06-30 19:11本頁面
【正文】 。四、項目實施進度規(guī)劃主要工作時間達到的目標需要的資源計劃書分析項目可行性無制定方案分析原C語言算法耗時最長的部分，編寫verilog程序，用FPGA的流水線實現高速sobel濾波，二值化，目標模板提取無開發(fā)實現各個模塊內部時序測試開發(fā)仿真工具測試各模塊聯調，驗證并調試調試工具及相關儀器綜合報告撰寫出報告實驗結果、相關論文準備答辯完成項目答辯相關論文五、需要的其它資源1．測試設備在方案實施過程中，需要Xilinx內嵌的邏輯分析儀，以及與安捷倫邏輯分析儀相配套的虛擬管腳的相關使用說明和技術支持。 a）運動模糊圖像 b）方波點擴散復原圖像5．系統最終要達到的性能指標采用一片virtex5取代4片6000系列DSP，完成圖像處理，同時捕獲3個可疑目標并跟蹤其中的1個。, 水平方向模糊分量d x = Msin θ≈5 , 垂直方向模糊分量d y = Mcosθ≈20 ,參數γ= 0. 005 。圖像輸入模塊利用Xilinx公司的rockerIO來完成；圖像緩存模塊利用塊RAM實現；濾波模塊，sobel算法邊緣提取模塊，圖像二值化模塊，目標模板提取模塊盡可能的使用DSP48E Slices結構來實現，以提高圖像處理速度；4. 前期實驗結果運動模糊恢復實驗中選擇實際運動產生的模糊圖像,原始圖像分辨率為768 pixel 576 pixel8 bit ,如圖4 (a) 所示。需要USB和EMAC接口進行最終的測試驗證。所需要的開發(fā)平臺為XUPV5LX110T Board。設圖像中心為( x0 , y0 ) , 圖像運動矢量為[d x , d y ]T ,圖像旋轉角度為θ,則圖像運動補償公式為:式中, ( x′, y′) 、( x , y) 分別表示補償前、后坐標。 k＝1......N 。為負時表明當前幀相對于參考幀向左運動了陣x像素 3精確計算抖動量目標特征匹配算法精確穩(wěn)像分為兩步，目標邊緣提取和目標重心心提取1）目標邊緣提取采用方面，我們采用Sobel算子來提取影像的坡度化，如式 ()所示，分別用H1 和H2 兩個互相垂直的方向去測量像素的坡度值，而其坡度值如式()所示，其中U 代表原始灰階影像，g(m,n)代表像素在(m,n)位置的坡度值。式中L min }c}i }}表示使c}i達到最小值時的i值。由于投影匹配算法能將兩維塊匹配轉化成兩個一維的矢量匹配，因而能大大地提高了計算速度。圖2根據計算出的抖動量進行圖像平移2粗略計算晃動量灰度投影算法 圖像序列幀間圖像重合區(qū)域內，灰度分布是相同的。如圖1所示圖像進入本系統后，分為兩路并行處理，設圖像中心坐標為（0，0），把第二路將圖像平均分為4塊，分別計算4個子區(qū)域的灰度投影，用4取3的原則，濾除整體圖像中個別小物體的運動，估算出圖像的大致漂移方向為（x*y），之后在以x*y為中心，（M,N）范圍內的物體用sobal算子進行邊緣提取，提取出物體的重心，與參考幀以（0，0）為中心的物體特征進行比對，精確計算出圖像抖動量。GPA 是以圖像灰度變化作為特征依據的,可以比較準確地獲取圖像運動矢量。其基本結構如圖1 所示。對式(7) 的F( u , v) 進行Fourier 逆變換, 得到清晰圖像f ( x , y) 為 幀間電子穩(wěn)像. 1 電子穩(wěn)像原理
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