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dsp 小設(shè)計
摘要：運動目標(biāo)檢測可以從連續(xù)變化的多幅圖像中把運動目標(biāo)提取出來。運動目標(biāo)的捕捉對于目標(biāo)分化、采集和動作歸類等后續(xù)處理相當(dāng)重要，因為后期過程只處理圖像中運動目標(biāo)周圍一定范圍內(nèi)的像素。但由于運動目標(biāo)所處背景的隨機性，比如氣候、光線及噪聲干擾的影響，檢測運動目標(biāo)實際上是一項比較困難的任務(wù)。目前對于運動目標(biāo)的檢測的算法可以劃分為兩類：基于象素強度的算法及基于運動的算法。細分又包括四種：基于特征的方法、基于幀間差分的方法、基于背景建模的方法和基于光流場的方法。其中前三種屬于基于象素強度變化檢測的算法，第四種可以看作是基于運動的檢測方法。基于強度算法容易實現(xiàn)、效率高，可處理目標(biāo)跟蹤問題比較難?；谶\動的算法穩(wěn)定性強，處理跟蹤問題相對簡單。
該文重點研究目標(biāo)檢測的DSP算法實現(xiàn)，所以在參考大量文獻后，選用了傳統(tǒng)檢測算法中速度較快而且相對便于硬件實現(xiàn)的幀間差分算法，為了取得良好快速的目標(biāo)檢測結(jié)果，該文采用Sobel算子與幀間差分結(jié)合的方法。
關(guān)鍵詞：DSP的檢測算法；實現(xiàn)及優(yōu)化
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