论文总字数：17777字

摘 要

机器视觉和嵌入式系统都是目前自动化里比较热的研究领域。机器视觉是通过利用计算机来模拟人类的视觉功能，通过视频图像来提取客观事物的图像信息，然后加以分析处理和理解，最终来实现实际检测、测量和控制的功能。嵌入式系统以应用为中心，计算机技术为基础，软硬件合并，适用在应用系统对功能、成本、体积和功耗都有严格要求的专用计算机系统上。

本课题把机器视觉与嵌入式系统结合在一起，建立起一个小型化的嵌入式机器视觉系统平台。基于这个平台进行一系列操作系统的移植和应用软件的开发，实现一个对动态场景中运动目标的检测和跟踪。

嵌入式视觉平台基于飞思卡尔i.MX6Q处理器，用的是嵌入式Linux操作系统。根据平台及应用的特点，设计相应的硬件电路，开发各种驱动程序和图像采集与处理应用程序。分析和比较目前视觉跟踪算法，选用相对比较合适的跟踪算法，将视觉动态场景中的运动物体作为对象，采用Mean-shift方法进行跟踪实验，取得预期效果。

关键词：机器视觉 嵌入式系统 跟踪算法 视觉系统 运动物体

Target tracking based on embedded vision system

Abstract

Machine vision and embedded system are important research directions in the field of automation. Machine vision is a computer to simulate human visual function, from the objective things of the image of the information, processing and understanding, and ultimately for the actual detection, measurement and control. Embedded system is take the application as a center, computer technology as the foundation, the hardware and software can be cut and applicable in application system to function, reliability, cost, volume and power consumption have strict specialized computer system.

The machine vision and embedded system organic combination together, set up a small embedded machine vision system platform, based on this platform for a series of operating system porting and application software of the open house, to achieve a detection of moving targets in dynamic scenes measuring and tracking.

Embedded vision platform based on the Freescale i.MX6Q processor, select embedded Linux operating system. According to the characteristics of the platform and application, design the hardware circuit, develop various drivers and image acquisition and processing applications. The analysis and comparison of the current visual tracking algorithm based on, suitable for the study of in embedded system of visual tracking algorithm, depending on the movement in dynamic scene objects as objects, tracking experiment was conducted using the mean shift algorithm, to achieve the desired effect.

Key Words: Machine vision; Embedded system; Visual system; Moving objects

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章绪论 1

1.1课题研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 基于ARM嵌入式平台的目标跟踪系统 2

1.4 本文的主要研究内容 2

第二章硬件平台的总体设计 4

2.1 HDMI高清视频接口 4

2.2双层USB接口 5

2.3电源输入接口 6

2.4 VGA 接口 6

2.5调试串口接口 7

2.6 本章小结 8

第三章 图像特征处理 9

3.1图像的灰度化处理 9

3.2视频图像的去噪处理 10

3.3图像分割 12

3.3.1阈值分割 12

3.3.2边缘检测 13

第四章 运动目标的检测 16

4.1检测算法及概述 16

4.1.1连续帧间差分法 17

4.1.2背景去除法 18

第五章 运动目标跟踪 20

5.1 运动目标跟踪方法 20

5.2 Mean-Shift 理论 20

5.3Mean-Shift 算法研究和分析 23

5.3.1 目标模型 23

5.3.2候选模型 24

5.3.3相似性判断 24

5.3.4目标定位 25

5.4实验效果 26

结语 28

参考文献 29

致谢 30

第一章绪论

1.1课题研究背景和意义

21世纪以来，由于军用和民用设备在社会上需求量日益增加，运动目标识别与跟踪已经成为这个科技飞速发展时代中图像处理方向中一项必要的技术，例如军事上雷达的跟踪^[1]、导弹的地形和地图匹配^[2]以及野外战场打击的应用，以及工业上机器流水线监测等等。由于基于图像的目标跟踪算法的优点有：跟踪的准确度比较高而且跟踪较为稳定不易丢失跟踪目标，成本低廉以及抗干扰能力强等，从而使得图像的目标跟踪算法是目标识别与跟踪系统中最为常用的。计算机视觉主要的研究方向就是根据图像特征信息来实现目标跟踪。目标跟踪具有较大计算复杂度以及对处理图像时所需速度非常高这两个突出的特点。之前的平台一直把桌面PC机作为视觉跟踪系统的平台来实现功能的，但是由于飞速发展的工业应用领域，致使以前的视觉跟踪系统已经满足不了现代的工业应用的要求，问题主要体现在以下两个方面： 1小型化，目前，图像处理总是倾向于小型系统，最理想的是把整个系统集成在小规模电路板上。因此视觉跟踪硬件中应该拥有高集成度、高速、高性能的芯片来顺利完成原来应该与其他硬件组合才可以完成的任务。中央处理器具有多种功能，而且可以实现较为复杂的操作，进而实现系统小型化。除此之外，视频图像的特点就是大容量性，而视频图像与音频数据最大的区别之一正是这个因素。大容量数据的实时处理既需要大容量的存储空间^[3][4]，更需要运行速度较高的中央处理器。2实时性，在视觉图像跟踪领域，实时跟踪是必须得到满足。实时性要是不满足设定的要求，那就会很容易导致问题无法得到解决。

1．2国内外研究现状

外国对目标跟踪的探索比较早，美国某公司就曾在20世纪中期为美军进行研制了军事战争所需用到的自动地形识别跟踪系统^[5]。到了70年代以后，相关的目标跟踪理论和技术的不断成熟，目标跟踪技术在应用上获得了前所未有的进步。20世纪科技发展最为迅速的时期，许多国际性刊物得到发表，如：IEEE on AES，IEEE On AC，Proceedings of SPIE等成为了专家、学者学术交流的重要平台。众多学子在艰苦的研究环境下，为图像跟踪的研究发展提供了比较好的技术基础，使得跟踪方向的各类研究取得了令人惊叹的成就。目标识别和跟踪技术在中国起步相对于西方国家晚一些，而且它的应用也仅限于军事、航天领域，并没有投入到民生设备中去。80年代以后，我国科学人才也开始注重视频目标跟踪方面的研究，成功研制DGC跟踪经纬仪等产品。随着这项技术研究的日益完善，当今它在民用方面也越来越频繁的被应用。近些年，部分科学家通过各种途径，比如对于模式的识别、图像信息处理，对智能图像目标跟踪技术进行相关的研究。 目标跟踪的研究都是先以图像序列的处理为基础，然后再从所获得的视频中提取出运动的物体，并对其运动的路径进行预测，从而实现对运动物体的持续跟踪。跟踪算法的优劣影响着跟踪效果的精准效果。目前的目标跟踪算法有这些：基于目标运动特征的跟踪算法^[6]，如基于目标光流特征的跟踪算法^[7][8]、图像差分跟踪算法等。

1.3基于ARM嵌入式平台

之前的跟踪系统大多数都是以PC处理器进行构造的^[9]。因为在处理图像方面的迅速发展，使得目标跟踪研究的发展又出现了实时性和小型化的高要求。而当前ARM嵌入式处理器是标志性的处理器，具有更优质的性能，并且支持操作系统为处理器，是以后图像处理领域的发展方向。体积小、低成本、高稳定性等优点都是基于ARM平台目标跟踪系统所拥有的，会在以后生活的各个方面得到广泛的应用。基于ARM平台的目标跟踪，在以后的目标跟踪领域会有很大的成长空间^[10]。而要想巧妙地将嵌入式系统和机器视觉跟踪分析结合，是目标跟踪研究领域一个具有里程碑意义的问题。

1.4 本文的主要研究内容

首先了解硬件方面的结构，以及功能。然后主攻软件方面，对于软件方面，首先要进行图像采集和处理，在图像特征分析模块，有图像灰度化，去噪滤波，图像分割。去噪部分章节中论述了高斯滤波去噪，均值滤波去噪这个两个方法。然后在图像分割处理这一章节，讲了除了基于阈值分割的自适应阈值分割方法，还有就是基于Sobel边缘算子的分割。然后，研究的主要是对于运动物体的检测，讲述了连续帧间差分以及背景差分法，之后主要讲述跟踪目标算法，主要介绍基于特征的Mean-shift算法具体分析和研究，最后达到所需实现的对运动物体跟踪的功能。

第二章硬件平台的设计

本课题采用的是飞思卡尔推出的新一代i.MX6Q应用处理器。i.MX6Q 芯片高性能低功耗，它是基于ARM Cortex-A9架构，40nm工艺制程，最高运行频率可达1.2GHz，具有ARMv7TM、Neon、VFPV3和Trustzone支持。处理器内部有着强大的功能构造，具有的总线结构是64/32位的，一级缓存是32/32KB的，二级缓存是1M的，具有很高性能运算，并自带3D图形加速引擎，2D图形加速，最大40964096 pixels分辨率，视频编码支持MPEG-4/H.263/H.264达到1080p@30fps，解码MPEG2/VCI/Xvid视频达到1080p@30fps，支持高清HDMI TV输出。

图2-1 开发板实物图

2.1 HDMI高清视频接口

支持HDMI v1.4,1080p@30fps高清数字输出，能够实现音频视频同步输出。这里的HDMI选用的接口是最常用的HEMI A型接口，它的宽度是3.9mm，厚度是4.45mm。

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