[发明专利]一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法及系统

权利要求书

1.一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：包括以下步骤：

采集实时图像；

对实时图像进行预处理，得到预处理后的实时图像，其中，预处理包括灰度化和边缘特征提取；

根据预处理后的实时图像，采用背景差分法和帧间差分法相结合的方法得到运动目标区域；

采用CAMSHIFT算法对运动目标区域进行跟踪，最终跟踪得到运动目标。

2.根据权利要求1所述的一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：所述对实时图像进行预处理，得到预处理后的实时图像这一步骤，具体包括：

对实时图像进行灰度化，得到灰度化后的实时图像；

采用基于并行机制的sobel边缘检测法对灰度化后的实时图像进行边缘特征提取，得到预处理后的实时图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：所述对实时图像进行灰度化，得到灰度化后的实时图像这一步骤，具体为：

将实时图像由RGB空间转换到YCbCr空间，得到灰度化后的实时图像，所述将实时图像由RGB空间转换到YCbCr空间时采用的转换公式为：

Y＝((77*R+150*G+29*B)>>8)

Cb＝((-43*R-85*G+128*B)>>8)+128

Cr＝((128*R-107*G-21*B)>>8)+128

其中，R、G和B分别为实时图像在RGB空间的红色、绿色和蓝色分量，Y、Cb和Cr分别为实时图像在YCbCr空间的Y分量、蓝色浓度分量和红色浓度分量，Y分量表示颜色的明亮度和浓度，>>为右移符号。

4.根据权利要求2所述的一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：所述采用基于并行机制的sobel边缘检测法对灰度化后的实时图像进行边缘特征提取，得到预处理后的实时图像这一步骤，具体包括：

将灰度化后的实时图像与sobel算子的模板每一行相乘，得到第一乘积；

将第一乘积与sobel算子的模板的每一列对应相乘，得到第二乘积；

将第二乘积的各相乘结果相加，得到实时图像像素点的横向灰度偏导分量和纵向灰度偏导分量；

计算得到的横向灰度偏导分量和纵向灰度偏导分量的平方和；

对计算的平方和进行平方根运算，得到实时图像像素点的梯度；

根据像素点的梯度提取出实时图像目标的边缘特征。

5.根据权利要求1所述的一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：所述根据预处理后的实时图像，采用背景差分法和帧间差分法相结合的方法得到运动目标区域这一步骤，具体包括：

根据预处理后的实时图像得到背景图像、当前帧图像和当前帧图像的前一帧图像；

将当前帧图像与背景图像进行差分运算，得到第一差分图像；

将当前帧图像与当前帧图像的前一帧图像进行差分运算，得到第二差分图像；

根据第一差分图像与第二差分图像，得到运动目标区域。

6.根据权利要求1所述的一种基于片上异构系统的运动目标识别与追踪方法，其特征在于：所述采用CAMSHIFT算法对运动目标区域进行跟踪，最终跟踪得到运动目标这一步骤，具体包括：

根据运动目标区域确定初始搜索窗口；

通过反向投影建立运动目标区域的颜色概率分布图；

根据初始搜索窗口在运动目标区域的颜色概率分布图中采用Meanshift算法进行迭代搜索，更新搜索窗口的中心和位置，得到迭代搜索后的搜索窗的中心；

根据迭代搜索后的搜索窗的中心进行CAMSHIFT搜索，最终跟踪得到运动目标。