FPGA实现的光流法视频运动目标跟踪系统

“基于FPGA的视频运动目标跟踪系统是哈尔滨工程大学硕士研究生刘东明在其学位论文中的研究主题，该系统专注于利用FPGA技术实现视频中的运动目标跟踪。指导教师为赵春晖，专业方向为信号与信息处理。论文中提到，光流法是视频运动目标跟踪的关键算法，尽管其精度高、能获取运动参数，但算法复杂，实时性不足。Lucas-Kanade算法作为光流计算的一种高效方法，因其高精度和简洁结构，更适用于实时处理。通过Matlab仿真优化算法，以平衡实时性和精度。论文还介绍了使用3D平滑高斯模板进行图像预处理以消除噪声，以及优化的非高斯3D匹配滤波器来提高导数计算的精度。随着FPGA技术的发展，Cyclone II系列FPGA被选为实时视频处理平台，构建基于Lucas-Kanade算法的光流计算系统。设计了内存管理单元（MMU）和优化的流水线结构，实现了对640×480分辨率、30帧/秒视频的实时运动目标跟踪。” 基于以上摘要，以下是相关的知识点： 1. 视频运动目标跟踪：这是机器视觉、图像处理和模式识别领域的一个核心问题，旨在从连续的视频帧中识别和追踪特定对象的运动轨迹。 2. FPGA（Field-Programmable Gate Array）：这是一种可编程逻辑器件，用于实现定制的数字逻辑电路。在本文中，FPGA被用作实现高速、实时视频处理的硬件平台。 3. 光流法：光流法是估算连续两帧之间像素运动的一种技术，可以提供目标的运动信息。它在运动目标跟踪中起到关键作用，但计算复杂，需要高效的硬件支持。 4. Lucas-Kanade算法：这是一种光流计算的具体实现方法，以其高精度和相对简单的算法结构而著名。通过优化，可以在实时性和精度之间找到平衡。 5. 图像预处理：包括使用3D平滑高斯模板进行低通滤波，减少图像噪声，增强像素间的相关性，为后续处理做好准备。 6. 导数计算：优化的非高斯3D匹配滤波器用于提高导数计算的精度，比传统的2D导数滤波器和基于高斯的3D导数滤波器更有效。 7. Cyclone II系列FPGA：Altera公司的FPGA产品，适合于实时视频处理任务，因为它们速度快，有内置乘法器和RAM，并且配置灵活，支持深度流水线设计。 8. 内存管理单元（MMU）：在FPGA系统中，MMU用于管理和优化内存访问，降低图像缓存的需求和逻辑单元的占用。 9. 流水线设计：通过精细划分各级子流水线，实现了整个系统的高效运行，能够处理高分辨率视频流（如640×480分辨率，30帧/秒）的实时运动目标跟踪。 10. 浮点运算单元：论文中提到使用了浮点运算单元来处理实时计算，确保了复杂算法的执行效率。 11. 关键词：包括光流法、Lucas-Kanade算法、3D导数滤波器以及Cyclone II FPGA，这些都是论文研究的核心技术和工具。