基于DSP的快速目標(biāo)檢測系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來,各種基于目標(biāo)檢測的視頻監(jiān)控系統(tǒng)在商業(yè)、國防和軍事領(lǐng)域的需求日益增加。在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,目標(biāo)檢測士氣中的一個重要環(huán)節(jié),對場景中目標(biāo)的準(zhǔn)確檢測能夠保障后續(xù)處理的有效執(zhí)行,是后續(xù)處理環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)。然而目標(biāo)的多樣性及背景的復(fù)雜性使得目標(biāo)檢測變得較為困難,各種方法在使用場合和應(yīng)用對象上都有一定的限制,并且在性能和時間上很難同時滿足要求。
　　本文研究了局部特征檢測算法,局部特征可以表征圖像的特殊區(qū)域,性能優(yōu)良的局部特征有較高的不變

2、性和魯棒性,然而傳統(tǒng)的局部特征檢測方法在性能和時間上難以同時達(dá)到最佳狀態(tài)。本文以SURF特征檢測為基礎(chǔ),針對原算法移植到硬件平臺實(shí)時性較差的缺陷,對耗時較多的主方向和描述子兩個環(huán)節(jié)進(jìn)行了改進(jìn),對于主方向的建立,提出用特征的形心到質(zhì)心的矢量作為特征主方向,對于描述子的計(jì)算,提出了一種基于特征區(qū)域像素灰度差的局部特征描述方法,提高了運(yùn)算速度。在特征匹配環(huán)節(jié),采用改進(jìn)的kd樹算法,適合高維數(shù)據(jù)的檢索,再結(jié)合最大一致估計(jì)方法對匹配對提純,最終根