1、引言

　　隨著現(xiàn)代高速處理器的迅猛發(fā)展，圖像處理技術也日益成熟。其中，移動目標的視頻檢測與跟蹤是圖像處理、分析應用的一個重要領域，是當前相關領域的研究前沿。移動目標視頻檢測與跟蹤技術，在機器人視覺、交通監(jiān)測、可視預警、機器導航等民用領域有著廣泛的應用，同時在火力攔截、導彈電視和紅外視頻制導等軍用方面也發(fā)揮著重要作用?；诙S轉(zhuǎn)臺以DSP和FPGA為核心器件構成的視頻識別和跟蹤裝置，可工作于電視圖像或紅外兩個波段，實現(xiàn)圖像跟蹤各項功能。本文提出的跟蹤算法與設計的跟蹤裝置可在一定程度上解決視頻跟蹤精度低、處理速度慢的問題，同時本視頻跟蹤裝置也可作為進一步研究圖像處理與跟蹤控制的平臺。

　　2、視頻跟蹤裝置的硬件設計

　　圖像處理最主要的是實時性、可靠性和精確度。針對圖像處理速度慢的問題，考慮從硬件和和軟件兩方面解決：一是選擇高速的DSP和FPGA為核心器件；二是從平衡圖像處理的實時性和效果中選擇最優(yōu)的圖像處理算法。針對圖像跟蹤可靠性問題，采用雙模式復合制導，由處理器根據(jù)信號的置信度來選擇跟蹤模式。針對圖像形心跟蹤算法的精度問題，采取基于去圖像陰影的圖像跟蹤算法。

　　2.1 視頻跟蹤裝置的圖像信號處理模塊硬件組成

　　為達到實時處理圖像信號信息，我們選擇3片高速DSP作為核心處理器。其中用作信息融合的是TMS320C6416，在跟蹤模塊中，使用了兩片相對價格低廉一些的TMS320C6201實現(xiàn)并行圖像跟蹤算法。配合DSP工作的外圍邏輯電路，我們采用xlinix公司的XCV400E型FPGA，同時實現(xiàn)部分的圖像預處理功能。

　　2.2視頻跟蹤裝置運動控制模塊的硬件組成

　　運動控制模塊硬件由GPT轉(zhuǎn)臺構成。GPT系列轉(zhuǎn)臺為模擬火炮或雷達跟蹤系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)運動系統(tǒng)，它包含電控箱、兩維數(shù)控轉(zhuǎn)臺本體及運動控制器三大部分。轉(zhuǎn)臺本體主要由機械結構件（含PAN和TILT）、驅(qū)動用交流伺服電機（兩套）、諧波減速器、斜齒輪、限位開關等部分組成。電控箱內(nèi)安裝有交流伺服驅(qū)動器、I/O接口板、開關電源、開關、指示燈和電氣元件等主要部件。運動控制器主要由GT-400-SV運動控制卡、GM-400-SV運動控制卡用戶接口軟件等部分組成。作為機電控制系統(tǒng)的核心組成部分，GPT轉(zhuǎn)臺可用作監(jiān)控設備的基礎運動平臺，又可作為研制火箭、導彈、魚雷和衛(wèi)星等高科技尖端武器的仿真和試驗平臺。該系統(tǒng)可實現(xiàn)：定位精度：±0.0069°；重復精度：±0.00056°；速度：0.01～90°/sec；加速度：90°/sec2；行程：Pan方向為±176°；Tilt方向為-15°～+50°；負載：30kg。

　　3、視頻跟蹤裝置算法的分析

　　按照處理順序，我們將整個過程分解為圖2所示。圖像采集模塊：對視頻圖像進行A/D轉(zhuǎn)換，形成原始的256級灰度圖像，作為待處理的圖像信息。背景差分模塊：重建背景，并完成與當前幀的差分。在背景重建時采用基于最小二乘法的時域遞推公式來完成，這個方法只需要一幀圖像的存儲，而且可以用遞推實現(xiàn)。去噪聲模塊:做應用鄰域平均法實現(xiàn)圖像平滑濾波，以及采用顏色濾波法去除陰影等工作。以上算法都是針對FPGA的特點提出的，將FPGA設計成專用運算器并實現(xiàn)算法。

　　形心跟蹤模塊和相關跟蹤模塊分別使用的形心投影方法和二維最小絕對差累加和算法計算目標的位置，融合決策模塊實現(xiàn)置信度選擇，同時對目標信號進行擬合和軌跡外推，實現(xiàn)目標在偶然丟失下的預測跟蹤，以及深度丟失下的跟蹤狀態(tài)轉(zhuǎn)換和搜索狀態(tài)下控制二維轉(zhuǎn)臺對視場的慢速掃搜。這部分針對DSP的特點，采用C語言編程實現(xiàn)。