TMS320C6678上KLT跟踪算法的优化与实时视频目标追踪

本文主要探讨了在图像处理领域中，如何利用TMS320C6678这款高性能的八核数字信号处理器（DSP）来改进和实现Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪算法。KLT算法原本是一种经典的特征点追踪技术，它仅依赖于相邻帧之间的特征匹配，但忽视了历史帧中的信息，这可能导致在目标尺度、角度变化或遮挡情况下追踪性能下降。 作者提出了一种创新的改进策略，即实时训练特征空间，通过构建图像训练集，不仅考虑当前帧的特征，还融合了先前帧的信息，从而增强算法的鲁棒性。采用高斯-牛顿迭代方法，这个改进版的KLT算法能够更精确地提取目标特征点，即使在复杂场景中也能保持稳定的追踪效果。 此外，文章着重介绍了构建的硬件平台，该平台集成了TMS320C6678作为核心处理器，配合现场可编程门阵列（FPGA）进行数字视频图像采集，这样的设计充分利用了TMS320C6678的高速处理能力和灵活性。针对该处理器的特性，作者提出针对性的算法优化，旨在提升算法在实时视频处理环境中的性能。 实验部分通过实际序列图像分析展示了新算法的优越性能，与传统KLT算法以及其他同类方法进行了对比，证实了其在处理动态目标追踪方面的优势。最后，关键词包括“图像处理”、“Kanade-Lucas-Tomasi算法”、“主成分分析”、“特征跟踪”和“TMS320C6678”，表明了论文的核心研究内容和应用背景。 这篇文章提供了将先进的KLT跟踪算法与TMS320C6678 DSP技术相结合，实现高效、稳定运动目标跟踪的新方法，对于实时视频监控和计算机视觉系统具有重要的实践价值。