FPGA实现的运动目标检测：帧间差分与包围盒技术

本文详细探讨了基于FPGA的运动目标识别与追踪系统的设计，重点在于帧间差分的实现。帧间差分是一种常用的运动目标检测技术，尤其适用于视频监控领域。该方法通过比较连续两帧图像之间的差异来识别运动目标，当物体移动时，相邻帧的像素值会产生变化，通过差分运算可以突出这些变化。 5.3.1 算法分析 帧差法的核心是计算当前帧与前一帧相同位置像素的灰度差。用公式5.5表示，即 \( y = |x1 - x2| \)，其中 \( x1 \) 和 \( x2 \) 分别代表当前帧和上一帧同一位置的像素灰度值，而 \( T \) 是预先设定的分割阈值，用于二值化处理，将差分结果转化为黑白图像，以突出运动目标。如果差分结果超过阈值 \( T \)，则认为该像素点处存在运动。 5.3.2 算法验证 为了验证算法的正确性，作者在Matlab环境中进行了仿真。首先，选取十字路口监控录像作为实验素材，将原始彩色视频转化为灰度图像，然后计算每帧图像与前一帧的差分，再通过二值化处理得到运动目标的轮廓。仿真结果显示，这种方法能够有效地识别出视频中的动态物体，特别是过往的车辆。 本文的作者，李根，是一名微电子科学与工程专业的本科生，在导师王媛媛的指导下，设计了一个基于FPGA的系统，该系统利用I2C协议配置摄像头，获取RGB565格式的像素信息。用户可以通过PS2键盘调整帧差阈值，系统会进行格式转换、中值滤波以及帧差运算等一系列处理，最终输出二值化的运动结果图。通过包围盒技术，可以准确地确定运动目标的位置。 整个设计过程使用硬件描述语言完成，并在modelsim软件中进行了模块仿真。经过quartus布局布线后，系统被下载到DE1-SOC评估板上进行实际场景测试，实现了预期的运动目标检测和追踪功能。实验证明，FPGA实现的图像处理算法具有较高的实时性和效率。 关键词涉及FPGA、帧间差分、中值滤波、目标检测和包围盒技术，表明本文深入探讨了这些关键概念在运动目标识别与追踪中的应用，且FPGA的使用为图像处理领域提供了新的解决方案。 通过本设计，作者强调了FPGA在实现图像处理算法时的优势，特别是在实时性和性能方面，为未来相关领域的研究提供了有价值的参考。