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多运动目标实时提取系统设计与实现

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  • 发布日期:2011-05-05 21:20
  • 有效期至:长期有效
  • 技巧区域:广东湛江市
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详细阐明

弹道测量设备属于惯例兵器实验靶场的重要光电测量实验设备,其特点是视场大、测试精度高,目标为凸形目标,但需要处理的数据量非常大,只能进行事后处理。目标实时提取的核心在于背景的实时更新及目标的快速检测。最简略的背景减法的实现是选取一个固定模型作为背景,这个模型用来从背景中区分运动区域。但这种方法对于光强度变更、物体从背景中闯入或消散、树叶摆动等动态运动不能处理。因此需要更加智能的背景更新算法来防止假目标的产生。在实际利用中,通过背景更新提取目标区域时,可能还会涌现多个假目标。实际中目标的各种参数提取需要目标所有的像素点坐标、灰度值等信息[1],若将这些信息全部存储后再进行盘算则需要大批的存储空间,而且由于运算的复杂性,还会大大降低处理的实时性。本文提出了一种自适应背景更新算法来初步提取目标运动区域,而后用一种基于窗口的目标提取算法来实现多目标信息的提取。
1 双DSP+FPGA实时数字图像处理系统硬件构成
    采用美国TI公司的高速数字信号处理器TMS320-DM642为处理核心,采用现场可编程门阵列FPGA Virtex-II系列芯片VC2V2000进行预处理,并辅以数字图像存储器单口RAM CY7C1061AV33_8ZC和双口RAM IDT70V28L20PFG等器件构成了实时高速数字图像处理系统。主/从DSP外接SDRAM。FPGA扩大了IO资源接口,系统原理框图如图1所示。

    系统工作原理是将线阵CCD相机采集后的原始图像数据输入到FPGA。一方面原始图像数据由FPGA乒乓缓存到FPGA外接图像存储器组SRAM1、SRAM2中,以供主DSP通过FPGA从中乒乓取出,由PCI接口来完成原始视频数据的实时传输;另一方面,原始图像数据通过FPGA从DSP采入到SDRAM2中,以便从DSP进行背景克制及背景更新处理。主DSP重要完成原始图像数据的传输及根据目标的运动区域对多目标块的连通性分析及目标相干参数的提取。SDRAM1用来存储中间图像及运算成果。命令交互双口RAM用来实现主/从DSP间的命令及图像数据交互。
2 背景处理算法
    目前有多种背景更新算法,如基于卡尔曼滤波的背景更新算法[3]和基于分类的背景更新算法。邹承明等人提出了一种改良的自适应背景更新算法[4]对背景进行插值优化来进行目标和噪声的分类检测,算法检测效果较稳固。这些算法的毛病是运算复杂,不合适实时处理,对背景更新速度也难以把持。本文提出了一种实时处理的背景自适应更新算法。
2.1 基于统计的背景模型
    常用的描写背景点灰度概率散布是高斯散布,有单模态和多模态两种。固定光照情况下,在估计图像捕获噪声时,单模态高斯模型一般足以表现背景图像的特征,而多模态高斯模型实际上经常涌现多表面或光照的转变。由于背景变更相对缓慢,且重要为天空背景,光照变更相对较小,所以用一个自适应单高斯模型来逼近这个过程。设在一段时间内,同一个像素点像素值屈服高斯散布,均值为u(i,j),标准方差为?滓(i,j),i和j为像素点在图像中的横坐标和纵坐标:
    
    在开端建模时,每一个像素点的散布是未知的,初始化用第一帧的像素值作为u(i,j),标准方差为0。由于背景信息是通过不断学习更新得到的,兼顾了过去的背景信息,因此该方法对图像中偶然涌现的假目标有必定的克制作用。
2.2 背景克制
    目前背景克制有两种方法。
    (1)固定背景差分法。它是一种有效的运动对象检测算法,其特点是高效和简略。但是对于复杂场景的适应性比较差。
    (2)时间间隔图像差分法。这种方法实时性好,合适背景的实时更新。将前后两帧的图像fk(i,j),fk+1(i,j)进行差分处理,背景克制过程如下:
     
式中,α1、α2为学习因子,把持更新速度,x表现新帧中像素点的灰度值。此背景更新策略不仅可以将背景区域和拖影区域实时更新,还可以把持其更新速度。
3 基于窗口多目标提取算法
    目前图像的目标提取绝大部分是将超过阈值的所有像素点进行连通性分析,然后将同一连通块的所有像素点存储起来,在连通分析结束后对目标进行信息提取[4]。这种方法存在两种毛病:(1)需要大批存储空间来存储超过阈值像素点信息;(2)由于事落后行信息盘算,所以对目标提取的实时性有所影响。提出了一种基于窗口的多目标检测算法,原理见图2。

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    图像超过阈值的新增像素点按从左到右、从上到下的次序参加第i个目标判定窗口进行八连通判定。若属于目标i,则马上进行质心、平均灰度等目标信息提取,并且将目标i的窗口按图3所示进行更新。目标i只需存储更新后的窗口坐标领域及与目标相干的提取信息,而不需要存储所有阈值像素点信息。若新增像素点坐标领域在目标i的判定窗口外,则此目标判定结束。详细流程见图3、图4。

4 实验成果
    为了验证系统的正确性、实时性和稳固性,在野外以同时打1,2…,15发信号弹模仿多运动目标来进行测试。相机帧频为40 帧/s,分辨率为2 K×2 K。系统各部分盘算时间通过PCI接口传入PC机端进行记载。在背景更新中灰度阈值T为60,学习因子?琢1、?琢2分辨为0.82、0.73的条件下,当目标数分辨为1,2,…,14,15时测得背景更新耗费时间分辨为8.047 ms,9.110 ms,9.341 ms,…,10.101 ms,12.623 ms;目标提取耗费时间分辨为9.089 ms,10.411 ms,11.345 ms,…,16.554 ms,18.344 ms。系统采用双DSP二级流水性处理方法。单帧图像背景更新和目标提取最大处理时间为18.344 ms,满足实时处理请求。
    为阐明此系统背景更新算法的优越性,将卡尔曼滤波算法与本文方法进行比较。当实际目标数为1,2,3,…,14,15时,前者涌现假目标数分辨为7,8,7,…,9,10,需要的处理时间分辨为12.001 ms,13.384 ms,13.799 ms,…,14.298 ms,14.793 ms;而采用本文方法涌现的假目标数分辨为1,2,3,…,3,2,需要的处理时间分辨是8.047 ms,9.110 ms,9.341 ms,…,10.101 ms,12.623 ms;在比较目标提取方法优越性时,将基于像素的多目标提取方法与基于窗口方法进行了比较。前者需要的处理时间分辨为14.153 ms,16.321 ms,17.520 ms,…,19.621 ms,23.691 ms;而本文方法处理时间分辨为9.089 ms,10.411 ms,11.345 ms,…,16.554 ms,18.344 ms。
    基于大视场、大容量数据实时处理的请求,设计了基于双DSP和FPGA的嵌入式大面阵多运动目标实时硬件及软件的采集处理系统。利用基于高斯背景模型的自适应背景更新算法,完成了对大面阵小运动目标区域的提取。基于窗口的多目标提取算法解决了以往嵌入式多目标提取空间需求大的问题,实时快速地提取了目标信息。实验证明,该系统处理正确、实时性高、满足靶场弹道测试等大视场多运动小目标的实时提取任务。
参考文献
[1] 任旭虎,闫爱美.图像特点点提取技巧研究[J].仪表技巧与传感器,2009(11):69-73.
[2] TM320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual. Literature Number:SPRS200B,Texas Instruments Incorporated,2003,5.
[3] 夏伟才,曾致远.一种基于卡尔曼滤波的背景更新算法[J].盘算机技巧与发展,2007,17(10):134-136.
[4] 邹承明,李伟.一种改良的自适应背景更新算法[J].武汉理工大学学报,2009,3(19):78-81.
[5] 魏仲慧,何昕,赫志航.多目标的实时连通性分析方法[J]. 光学精密工程,1995,4(3):15-19.

 
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