基于DSP的高效运动目标检测与跟踪系统

本篇硕士学位论文深入探讨了基于数字信号处理器(DSP)的运动目标图像跟踪系统的实现，针对运动目标视觉分析的重要性和广泛应用领域，着重研究了如何有效地在 DSP 平台上进行运动检测和跟踪。运动目标检测是视觉分析的基础，论文设计了一种结合灰度差分和色度边缘提取的快速算法，能在复杂背景下准确地识别和分离前景中的运动目标，这显示了DSP系统在实时处理上的优势。 进一步的研究内容包括构建一个主动视觉跟踪系统，该系统利用一体化快速球机等设备，克服了静态摄像机视野有限的问题，确保了对单个运动目标的持续跟踪。这种动态视角的扩展，对于保持目标在视野内具有实际应用价值，尤其是在监控和自动化场景中。 论文还针对 DSP 硬件结构优化了 JPEG 压缩算法，特别是针对2D-到-1D（离散余弦变换）的转换过程。通过改进算法，减少了时钟周期的需求，显著提高了压缩效率，为后续的数字视频压缩和传输提供了高效的技术支持。这些优化对于降低带宽需求、提升通信效率具有重要意义，尤其在实时视频传输和大数据处理方面。 关键词集中在机器视觉、运动目标检测、目标跟踪、数字图像处理、数字信号处理器以及图像压缩等核心领域，体现出作者对前沿技术的深入理解和实践应用。这篇论文为运动目标图像处理领域的DSP应用提供了一种实用且高效的解决方案，对于推动该领域的发展具有积极的推动作用。