FPGA实现的运动目标检测：中值滤波与帧差法

"这篇文档主要讨论了中值滤波在图像处理中的应用，特别是在运动目标识别与追踪领域的实践。文章提到了中值滤波是一种有效的噪声抑制技术，尤其是在处理斑点噪声和椒盐噪声时。它通过用邻域像素值的中值替换某点的值来消除噪声，同时保留图像的细节和边缘。文中还介绍了如何在FPGA上实现中值滤波器的流水线设计，以实现图像的实时处理。此外，论文提到了一个基于FPGA的运动目标检测与追踪系统，该系统通过I2C协议配置摄像头，获取RGB565格式的像素信息，然后利用帧差法和中值滤波进行目标检测。" 在运动目标识别与追踪的背景下，FPGA（现场可编程门阵列）因其高度并行性和可定制性而被广泛用于图像处理任务。论文作者李根在微电子科学与工程专业中，设计了一个基于FPGA的系统，该系统能够检测和追踪图像中的运动目标。系统的核心是FPGA，它通过I2C协议与摄像头通信，获取像素数据，然后经过一系列处理步骤，包括帧差法和中值滤波。 中值滤波是图像预处理的关键步骤，它能有效去除椒盐噪声和斑点噪声。在FPGA上实现中值滤波器时，通常会使用移位缓存来存储图像数据，形成一个固定大小（如3x3）的数据窗口，然后对窗口内的像素值进行排序，选取中值替换原始中心像素值。这种设计允许快速并行处理，从而实现图像的实时滤波。 帧差法是一种简单而有效的运动目标检测方法，它通过比较连续帧之间的像素差异来识别运动区域。在FPGA实现中，系统会先将帧差阈值通过PS2键盘设定，然后对图像数据进行格式转换、中值滤波和帧差运算，生成二值化的运动结果图。包围盒技术用于确定运动目标的位置，它通过计算目标边界框来定位目标。 论文中还对帧差法进行了Matlab仿真验证，分析了算法原理，并将其转化为硬件电路设计，最终在FPGA平台上实现了这一算法。实验结果显示，FPGA的高速并行处理能力使得图像处理算法的实时性得到了显著提升，证明了FPGA在图像处理应用中的优势。 关键词包括：FPGA、帧间差分、中值滤波、目标检测、包围盒。这些关键词反映了文章的主要内容和技术手段，展示了在电子信息技术快速发展背景下，如何利用先进的硬件平台解决图像处理中的挑战，尤其是运动目标的识别与追踪。