基于TMS320DM642的帧间差统计背景重构算法研究

本文主要探讨了一种基于帧间差选择统计的背景重构算法，由李坤和张树林两位作者在东南大学信息科学与工程学院进行研究。这项研究利用了闻亭公司TMS320DM642 DSP平台，这是TI公司C6000系列中的高性能数字媒体处理器，以其出色的信号处理性能、灵活性和可编程性著称。DM642集成了一系列音频、视频和网络通信设备，使其非常适合于机器视觉、医学成像、网络视频监控等领域的高速应用。 研究的核心是在视频序列中利用背景帧间差的特性，即静止背景帧之间像素值变化很小。通过这种方法，作者构建了一个结合统计分析和帧间差检测优点的算法，旨在降低时间和空间复杂度，实现实时背景重构。整个系统由CCD摄像头、TMS320DM642开发板、个人计算机（PC）和监视器组成，能够在实时监控环境中有效识别和分离运动目标。 文章的关键技术包括利用TMS320DM642的运算能力处理图像数据，通过帧间差分法来检测运动目标的变化，并通过统计方法优化背景更新。与传统的光流法相比，帧间差分法虽然能提供稳定的检测效果，但在处理密集运动物体或快速运动时可能会遇到挑战。而背景减法方法虽能包含目标的形状、大小和位置信息，但实时更新背景图片的有效性和阈值设置是需要解决的重要问题。 国内外学者已经提出多种背景更新算法，这些算法的创新点在于如何更准确地捕捉和处理背景变化，以提高运动目标检测的准确性。然而，本文的贡献在于将这种选择统计背景重构算法具体实现到TMS320DM642 DSP平台上，从而实现了高效实时的背景处理，这对于实时视频监控系统来说具有重要意义。 这项研究不仅展示了如何在硬件平台上有效利用DM642的特性，也展示了如何通过算法优化提高运动目标检测的效率和准确性，对于推动计算机视觉和视频监控技术的发展具有实际价值。