基于TMS320C6455的视频动目标检测装置设计

2．1 背景图像的提取与更新
常用的背景更新方法有多帧平均法、选择更新法、随机更新法等，本装置的背景图像是基于多帧平均法取得的。在系统开始工作后，首先根据连续采集的n帧图像求平均值获取原始背景图像B0(x，y)。

其后的运算过程中，使用一阶递归滤波器对背景图像进行动态更新处理。

其中，Ik(x，y)表示当前帧图像，Bk(x，y)表示当前背景图像，BK-1(x，y)表示上一帧背景图像，更新率α取值范围为0～1。一般地，当α较大时，背景差分的结果更接近于帧间差分法，对背景的变化适应较快；而当α较小时，背景差分的结果更接近于传统的背景差分法，更适合于探测运动速度较慢的物体。
2．2 背景图像差分
动目标检测是检测当前图像与背景图像中对应像素点的差值，如差值大于设定阈值，则可判定该像素点属于动目标，否则为背景。检测量取灰度值，计算公式如下。

其中，M(x，y)为动目标像素点的集合，I(x，y)表示当前图像中像素点的灰度值，B(x，y)表示背景图像中对应位置像素点的灰度值，T为阈值，要由实验获得可行数据。
2．3 软件设计
动目标检测的软件设计是以SAA7113H提供的视频场信号作为时统参考进行处理，按照上述的背景更新和图像差分的算法基础进行软件设计，基本步骤如下：首先建立背景模型，使用背景差分法获得动目标二值像，进行目标像的形态学处理，然后提取出动目标的各项特征参数进行排序、匹配，利用多场信息的置信度决策，从而实现动目标跟踪和信息获取。
动目标软件设计的流程图如图6所示。

3 结束语
本文采用了TMS320C6455高速DSP和FPGA、SA7113H等器件实现一种动目标检测装置，测试结果证明该装置能够有效地实现对监控场景中的运动目标进行有效检测，实时性好，集成度高，处理平台更新换代能力强，可广泛应用于各种成像监控、跟踪和预警领域。