[发明专利]基于FPGA+DSP架构的二值化图像目标检测方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于FPGA+DSP架构的二值化图像目标检测方法及装置，包括如下步骤：输入二值化视频图像；采用FPGA芯片提取所述图像的行特征，所述行特征包括目标在当前行的最大宽度HTsubgt;width/subgt;、目标在当前行的最右边位置HHsubgt;right/subgt;和目标最低点对应的行位置Vsubgt;bottom/subgt;；根据所述提取的图像行特征，采用DSP芯片计算目标在图像中的特征参数，所述特征参数包括目标宽度TW、目标高度Vsubgt;height/subgt;、目标面积S、目标的中心位置，最后输出目标检测结果。本发明计算速度快、实时性好，有效提高目标检测的精度和可靠性。

技术领域

本发明涉及一种基于FPGA+DSP架构的二值化图像目标检测方法及装置。

背景技术

实时提取目标特征是用于识别和精确跟踪目标的重要手段。对于高速运动的目标进行跟踪，既要跟得上，又要跟得准，需要对目标特征进行实时提取和跟踪，要求目标特征提取速度快，延时小，才能跟的准。

摄像机或红外热象仪摄取的图像经过数字化后形成二维数字图像，在二维数字图像中，常需要提取的目标特征有目标的宽、高、面积、位置等。目前数字图像都采用多比特灰度级，例如常用的灰度级有8-bit、10-bit、14-bit等。在多比特灰度图像中，目标特征不易提取，即使能提取，运算量也会很大，实时性不好。因此，一般均须将多比特灰度图像进行二值化处理，可以大大减小计算量，方便目标特征的快速提取。在二值化的图像中，“1”表示目标像素点，“0”表示背景像素点，因此,可以利用计算二值化图像中“1”的像素计算目标的各类特征。

在实际应用中，摄像机或红外热象仪输出的视频信号有模拟视频和数字视频两种。模拟相机输出的是模拟视频，为了便于数字处理，需要先对模拟视频进行A/D转换，量化成多灰度级的数字视频，数字相机直接提供多灰度级的数字视频。对于多灰度数字视频图像，为了便于目标特征的提取，一般先将多灰度级的视频图像进行二值化处理，然后在二值化的图像中利用“1”的灰度提取目标的各类特征。

现有技术中，基于计算机平台的硬件方案，在二值化图像中提取目标特征的方法如下：

如图1所示，首先视频采集卡将输入的视频信号进行数字化采集和存储(帧存)；其次，在基于计算机的硬件平台上使用Matlab、Python、C等软件编写算法程序，实现从视频采集卡读取帧存的多灰度数字视频图像数据，并放入计算机的内存中，然后再进行二值化和目标特征提取的处理，提取的目标特征可以用于对目标的识别和跟踪，同时处理结果可以通过VGA显示器进行显示。

计算机上计算目标特征的方法为：

设一幅M(行)×N(列)的数字化图像，定义左上角为坐标原点，x表示行坐标值，y行表示列坐标值，灰度函数为f(x,y)，如图2所示，对于二值化后的图像，灰度图象函数为：

二值化目标在水平和垂直二维坐标系统中的投影如图3所示。

在图3所示的二值化图像坐标系中，按照公式(3-2)～公式(3-5)计算“1”像素的最左边位置H_Left、最右边位置H_Right、最上边位置V_top、最下边位置V_bottom；

则目标宽度T_W为：

T_W＝H_right-H_left                      (3-6)

目标高度T_H为：