摘 要

动目标检测在各个方面都有很广的涉及，而精准迅速移动目标检测有着非常高的价值。动目标检测算法的研究日趋完善，而对这些算法进一步研究和完善仍然是目前的热门。因此本文在对移动目标检测算法、灰度漂移和灰度涨落和多颜色空间信息融合深入研究的基础上，进一步对FPGA在动目标检测方面完善并对相关功能进行实现。

主要研究内容有：

1、构建系统，在 FPGA背景下，完成视频实时的显示功能。涉及视频的获取、预处理、动目标检测、显示和报警五个模块。第一步，获取部分，由摄像头获取的视频信号被送入相关芯片中；此时由 I2C总线配置模块对该视频解码芯片的寄存器完成配置，将摄像头获取的模拟信号转换为 8 位与 CCIR656 标准兼容的YCb Cr串行视频数据；这之后，开始解码处理，并完成由 YCb Cr到RGB在FPGA环境下的颜色空间的变换，得到 RGB 三基色；接下来，灰度化处理，得出灰度值；最终，视频流经过处理经数模转换芯片转化为模拟信号，经vga接口处理出现在显示屏上。此时完成了视频的获取和预处理，也呈现出了信号。

2、背景差分检测算法的处理，对获取的视频对其中动目标检测并跟踪。视频信号经过灰度化处理后，背景图像和即时帧图像，通过SDRAM 缓存，被送入动目标检测模块；经过背景差分法处理，用黑色像素块将其标识出来；当目标移动时，黑色像素块表示目标移动，由此完成移动目标的即时检测与跟踪。此时，触发报警，音频解码器接收信号，扬声器报警发声。由此可见，在完成快速检测和跟踪视频中出现的动目标时，该系统能有效地发挥作用。

3、改善背景差分法，第一步，加入多颜色空间的信息融 IV合算法。就是利用多个颜色空间中的互补分量来确定移动目标。过多噪声杂点的算法，可以有效地消除由于微震动、空气扰动等原因导致的像素灰度在邻近区域发生的漂移，使目标区域黑色像素块标识更加明显，而其周围噪声杂点基本消失。

本系统它用来在静态背景下的移动目标检测，同时适合光照缓慢变化的静态环境。之后可以考虑利用高斯混合模型解决风、草丛和水波等动态场景下完成相关检测。

关键词：FPGA；Verilog HDL；移动目标检测；背景差分算法；灰度漂移算法；多颜色空间信息融合

Abstract

Moving target detection has a wide range of aspects in all aspects, and the accurate and rapid moving target detection has a very high value. The research of moving target detection algorithm is becoming more and more perfect, and the further research and improvement of these algorithms is still a hot research field. Therefore this paper in-depth study based on the moving target detection algorithm, gray level shift and intensity fluctuation and multiple color space information fusion and further on FPGA in moving target detection in perfect and related functions.

The main research contents are:

1, construction of the system, in the context of FPGA, the completion of the video real-time display. Involved in the acquisition of video, preprocessing, moving target detection, display and alarm five modules. First step, obtaining, acquired by a camera video signal was sent to chip in. At this time by the I2C bus configuration module of the video decoder chip register configuration is complete. To get the camera converts the analog signal to 8 bits with ccir656 standard compatible YCB CR serial video data; this after the start of the decoding process, and complete by YCB CR to RGB in FPGA environment color space transform, RGB; next, gray, gray value is obtained; finally, the video stream processed by a digital to analog converter chip conversion to analog signals, the VGA interface processing appear on the screen. At this time to complete the video acquisition and preprocessing, also showing a signal.

2, the background subtraction detection algorithm, to obtain the video of the moving target detection and tracking. Video signal after grayscale processing, background image and real-time image, through the SDRAM was admitted to the moving target detection module, by the background difference method, black pixel blocks will be the identity; when the moving target, the black pixel block said moving target, the complete moving target real time detection and tracking. At this point, the trigger alarm, audio decoder to receive the signal, the speaker alarm sound. It can be seen that the system can effectively play a role in the fast detection and tracking of moving objects in the video.

3, to improve the background subtraction method, the first step, to join the multi color space information fusion algorithm IV. Is the use of multiple color space in the complementary component to determine the moving target. Too much noise algorithm, can effectively eliminate drift due to the micro vibration and air disturbance and other reasons led to the pixel gray occurred in the adjacent area, make the target area black pixel block identification is more obvious and the surrounding noise points are mostly disappeared.

This system is used to detect moving objects in the static background, and it is suitable for the static environment of the slow change of illumination. Then we can consider the use of Gauss mixture model to solve the wind, grass and water waves and other dynamic scenes to complete the relevant testing.

Key words: Verilog; HDL FPGA; moving target detection; background subtraction algorithm; gray level shift algorithm; multi color space information fusion

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究意义 1

第2章 视频移动目标检测研究基础 2

2.1 FPGA 相关 2

2.1.1 FPGA的基本结构 2

2.1.2 QuarTusⅡ的开发流程 3

2.1.3 Verilog HDL 硬件描述语言 4

2.2 视频处理基础知识 4

2.2.1 视频基础知识 4

2.2.2 图像处理基本操作 5

2.3 移动目标检测算法 6

2.3.1 背景图像差分法 6

2.3.2 帧间差分法 7

2.4 灰度涨落和灰度漂移算法 8

2.4.1 产生原因 8

2.4.2 灰度漂移算法 8

2.5 多颜色空间信息融合 9

2.5.1 RGB颜色空间 9

2.5.2 多颜色空间信息融合 9

第3章 基于 FPGA 的系统方案设计及其实现 10

3.1 系统总体方案 10

3.1.1 系统硬件结构 11

3.1.2 系统各模块的功能 12

3.2 系统方案的实现 13

3.2.1 视频获取模块的实现 13

3.3 为总线的数据传输时序图。 15

3.4 为视频获取模块的时序仿真图 15

3.4.1 视频预处理模块的实现 16

3.4.2 移动目标检测模块的实现 17

3.4.3 视频显示模块的实现 17

第4章 视频移动目标检测的 FPGA 实现 20

4.1 背景差分算法在 FPGA 上的实现 20

4.1.1 算法的实现过程 20

4.1.2 移动目标的数学形态学处理 22

4.2 算法的改进 23

4.2.1 多颜色空间信息融合的实现 24

4.2.2 灰度漂移算法在FPGA上的实现 25

第5章 结束语 26

参考文献 27

致 谢 28

第1章 绪论

1.1 课题研究意义

动目标的检测在各个方面都有很广阔的的涉及，有很高的使用价值目前，FPGA 芯片已经具备了强大的功能。如提供丰富的逻辑单元；采用片内锁相环；提供丰富的布线资源；在芯片内提供分布 RAM和块 RAM；支持 D/A 和 A/D 转换接口；提供专门的乘法电路可满足 DST 等应用的要求；逻辑功能块的局部布线和相互间的通用布线，可以精确地预测网线的延时。目前FPGA 的研究十分诱人，在气象，医疗，视频处理，交通，监控，军事等一系列方向上表现出来的潜力都十分巨大，而我们往往对动目标会有更多的兴趣。同时图像处理更是近来很热门的一个研究方向，在现实扩展应用中，环境比较复杂，这就要求对算法的要求提升，来匹配规格提升的硬件体系，而随这硬件的发展，芯片集成度的提高，价格的降低导致处理数据速度的提升，也使得FPGA芯片的普及成为可能，同时它功能强大，而且灵活，使得FPGA成为一个很好的平台来支持图像的处理动目标捕捉等。国内方面，很多学者及专家都提出过相关的方法，北京理工大学的Jing-FengLi和Yi-HuaXu等人提出了一种人体上半身实时3D建模和跟踪系统[1]，国外Correia和CamTilho采用流水线图像处理机[2]。

1.2本文的主要内容和结构

本文主要研究在FPGA的背景下视频中移动目标的检测系统。

本文的组织结构安排如下。