FPGA实现运动目标检测：IIC配置摄像头与帧差法追踪

本文主要探讨了基于FPGA的运动目标识别与追踪系统的设计，涉及到摄像头模块的驱动、IIC通信协议、图像处理算法以及实时性分析。 在摄像头模块的驱动及图像采集方面，IIC（Inter-Integrated Circuit）通信协议扮演了关键角色。IIC是一种简单、低功耗的串行通信协议，适用于单主机多从机的系统，其中主机通过设定从机地址来选择与其通信的对象。在这个设计中，通过IIC协议，FPGA可以配置摄像头Sensor的内部寄存器，从而改变摄像头的工作模式。由于摄像头Sensor有多种配置方案，通常需要借助ARM处理器来快速寻找合适的配置，以加速项目开发。一旦确定了寄存器配置，FPGA中的IIC Master模块将被设计用来执行具体的数据传输任务，包括发送器件地址、寄存器地址和写入数据，确保正确通信。 在运动目标识别与追踪的实现上，该设计利用FPGA作为核心处理单元。首先，通过I2C协议从摄像头获取RGB565格式的像素信息。接着，用户可以通过PS2键盘调整帧差阈值，对图像数据进行中值滤波和帧差运算，生成二值化的运动结果图。通过包围盒技术，系统能够准确判断运动目标的位置。设计流程包括使用硬件描述语言编写代码，用Modelsim进行模块仿真，然后通过Quartus软件进行布局布线，最终在DE1-SOC评估板上运行并测试。 文中提到了帧差法作为主要的运动目标检测算法，通过Matlab进行仿真验证，这种方法具有较低的计算复杂度，适合硬件实现。硬件电路设计完成后，FPGA成功地执行了帧差法和中值滤波等算法，实现了高效的目标检测和追踪功能。实时性分析证明，FPGA在图像处理领域的应用具有显著优势，能够满足高速、实时的处理需求。 关键词：FPGA，帧间差分，中值滤波，目标检测，包围盒 此设计展示了FPGA在图像处理和运动目标追踪领域的潜力，结合IIC通信协议，能够灵活配置摄像头，实现高效、实时的图像处理算法。对于微电子科学与工程领域的学生和研究人员，这提供了一个实用的参考案例，展示了如何将理论知识应用于实际系统设计。