运动目标视觉分析的研究内容,就是从包含运动物体的图像序列中检测、识别、跟踪运动物体,并对其行为进行理解和描述。其中,运动物体的检测与跟踪属于底层视觉问题,是运动目标视觉分析的基础。近年来,由于其广泛的应用前景和潜在的经济价值而成为研究的热点。本文重点研究如何有效的实现运动的检测与跟踪,及运用主动视觉来扩大视野对运动目标进行连续跟踪。同时根据DSP的高速数据处理能力,在基于DSP的图像处理平台上实现了实时的运动目标的检测与跟踪。以下为论文的主要研究内容和成果:1.设计了一种快速有效的运动目标检测算法。应用基于灰度差分和色度边缘提取的算法来提取运动目标。实验证明算法能够在复杂背景条件下快速检测出前景中运动的目标,适合DSP系统处理。2.在DSP平台上实现了一个主动视觉跟踪系统,用于单个运动目标的检测与跟踪。由于静态摄像机观察的范围有限,当目标移出视野后跟踪就失败了。系统通过运用一体化快速球机等控制设备来跟踪目标,使目标始终处于视野之中。3.针对DSP的硬件结构,有效的改进了JPEG压缩算法中的2D-DCT变化所需要的时间, 2D-DCT变换本身的特性和陈氏算法进一步减小了算法所需要的时钟周期,为整体项目下一步的数字视频压缩和传输提供了坚实的基础。