基于TMS320C6455...动目标的检测跟踪算法的研究_王子瑜.pdf

舰 船 电 子 工 程2022 年第 11 期1引言目标检测跟踪算法在 20 世纪中期已经被提出，结合硬件平台 FPGA 和 DSP，运用到了各个领域，尤其在军事方面。但是，伴随着科学技术的发展与进步，日益复杂的战场环境，对检测跟踪算法提出了更高的要求，所以对检测跟踪算法进行深入研究是非常必要的。当前，我国有很多科研人员对目标检测跟踪算法进行了研究，如基于局域熵的图像检测跟踪1，基于Top-hat的图像检测跟踪23，基于块匹配的图像检测跟踪4，基于多尺度的图像检测跟踪5等。这些算法都能很好地实现检测跟踪效果。但是在移植到DSP平台时，受限于DSP的处理速度、内存收稿日期：2022年5月8日，修回日期：2022年6月23日作者简介：王子瑜，男，硕士，工程师，研究方向：图像处理和光电系统。张长江，男，硕士，高级工程师，研究方向：图像处理和光电系统。周军华，男，高级工程师，研究方向：光电系统和通信设计。李强，男，硕士，高级工程师，研究方向：光电系统和光学设计。基于 TMS320C6455 的弱小运动目标的检测跟踪算法的研究王子瑜张长江周军华李强（中国电子科技集团公司第二十七研究所郑州450000）摘要论文以DSP芯片TMS320C6455为基础，采用偏微分因子和帧间差分因子相结合的弱小运动目标的检测跟踪算法，并对算法进行改进。首先将一副图像均分成大小相同的块，然后将图像块依次导入芯片内，分别对每块图像进行运算并存储结果，这样有效地解决了片内空间不足的问题；随后在跟踪模式下，对跟踪算法进行改进，在搜索到目标以后，以目标的为中心，得到一个感兴趣区域。为了满足目标跟踪的准确性和完备性，论文采用在一块图像进行感兴趣跟踪，同时在相邻的图像块进行全局搜索的方法。试验结果表明，论文采用的改进算法，不仅降低了算法的时间复杂度和空间复杂度，而且提高了跟踪目标的准确性。关键词TMS320C6455；检测跟踪算法；时间复杂度；空间复杂度中图分类号TP301.6DOI：10.3969/j.issn.1672-9730.2022.11.009Research on Detecting and Tracking Algorithm of Small MovingTargets Based on TMS320C6455WANG ZiyuZHANG ChangjiangZHOU JunhuaLI Qiang（The 27thResearch Institute of China Electronics Technology Group Corporation，Zhengzhou450000）AbstractBased on TMS320C6455，the partial differential factor and inter-frame difference factor are adopted and improvedin the paper.Firstly，an image is divided into blocks of the same size.And then the blocks are imported into the chip from theoff-chip in turn.Each block is computed and the result is stored.This method solves the problem of insufficient chip storage spaceeffectively.Then a more efficient tracking method is proposed in the tracking mode.A region of interest is obtained based on the target coordinates after searching.In order to meet the accuracy and completeness of the tracking，the paper conducts a search of interest in a block and performs a global search on adjacent block.Experimental results show that the improved algorithm not only reduces the time and space complexity，but also improves the accuracy of tracking targets.Key WordsTMS320C6455，detecting and tracking algorithm，time complexity，space complexityClass NumberTP301.6总第 341 期2022 年第 11 期舰 船 电 子 工 程Ship Electronic EngineeringVol.42 No.1137总第341期空间、外界场景等因素，有些算法移植效果并不是很好。本文针对天空背景的弱小运动目标，根据TMS320C64556的特点，将FPGA传输过来的1800*960像素的一幅图像，分四次从DDR上乒乓到DSP的芯片内部，这样有效节省了DSP存储的空间。然后采用偏微分78因子和帧间差分910因子相结合的算法，并对算法进行改进，减小了算法运行的时间复杂度，同时也提高了跟踪的准确度。2算法简介DSP接收FPGA传过来的图像，然后进行检测，一旦的检测到目标，就转入跟踪模式，最后将目标坐标传给FPGA和原图叠加，显示跟踪效果。如果在跟踪模式下，目标丢失，那么就会转搜索模式，重新搜索目标。图1检测跟踪总系统流程图本文采用的检测跟踪算法，首先用偏微分因子和帧间差分因子进行图像处理，然后阈值分割，随后进行聚类11和管道滤波12，最终得到目标。帧间差分算法，就是将一个视频图像序列的紧邻两幅图像作差，从而得到运动目标的信息，滤除静态背景的信息。偏微分算法是根据目标信息和周边灰度背景之间的关系，对一幅静态图像进行背景抑制13，从而分离出目标和背景。帧间差分得到的是一个动态算子，偏微分算法得到的是一个静态算子，将两者结合，能更好地凸显目标。在进行图像处理后，下一步采用自适应阈值分割，分割公式如下：T=(e+n*v)*k（1）e、v分别代表图像均值和标准差。n、k为常量，根据实际情况取。对分割后的二值图像进行聚类。聚类就是对阈值分割后离散的点，按照横、纵坐标的空间位置，将空间相距比较近的一些点聚在一起，从而得到待选目标。聚类完成后，采用管道滤波。管道滤波的原理是，真正的目标在一个小区域范围内是渐变的，而伪目标则是随机的，在监测多帧的基础上，就可以滤除伪目标，得到真正的目标。3算法改进本文算法改进主要体现在以下两个方面。1）从 DDR上传输到 DSP上的图像，采用四次乒乓方式，将一幅图像均分成4份，依次从DDR转存到芯片内。然后对搬到芯片内的1/4部分图像进行运算，存储运算结果，之后搬运另外1/4图像进入芯片内运算，以此类推。TMS320C6455的L2数据存储空间为2M，本文要处理的图像为 1800*960，一幅图像大约就占用了1.6M，在帧间差分计算时，为了提高计算速度，需要放两幅图像到L2，这样空间不够用。如果一幅图像采用均分成两次从DDR转存到L2，L2空间勉强够用，但是在搜索模式下，后续代码和数据存储空间就会显的紧张。如果一幅图像采用均分成8块或者更大的块数，从DDR转存到L2，L2空间虽然充足够用，但是在近距离检测跟踪目标时，由于目标相对较大，得到的感兴趣区域就会较大，这样感兴趣区域，有可能在图像上占用多个图像块，反而不利于目标图像跟踪。实验表明，一幅图像均分成4次从DDR转存到L2，既能满足算法数据在L2上的存储需求，也能满足目标检测跟踪的需求。图2从DDR搬运图像进入芯片内图示2）算法一旦检测到目标，就转跟踪模式。跟踪模式所采用的算法和检测模式一样，只是检测模式下，是全局搜索，跟踪模式下，是感兴趣区域内搜索。在检测到目标的坐标以后，根据得到的目标的中心位置和长、宽，得到一个以目标为中心的感兴趣区域，本文采用感兴趣区域的长和宽分别是目标长、宽的8倍。王子瑜等：基于TMS320C6455的弱小运动目标的检测跟踪算法的研究38舰 船 电 子 工 程2022 年第 11 期一幅图像被均分成4块传到芯片进行跟踪，在得到感兴趣区域的左上角坐标以后，在坐标所在的块上进行感兴趣区域跟踪，同时，为了避免目标中心坐标在分块的边界上或者在下一块中，本文采用对下一块进行全局搜索。即如果感兴趣区域左上角坐标在第一块上，那么就在第一块的感兴趣区域进行跟踪，在第二块上全局检测搜索，第三块和第四块不处理。依次类推。本文只在相邻块上进行搜跟，是因为目标一般情况不会分布在分割的三块上。采用这种方式进行跟踪，一幅图像最多被处理1/4，外加一个感兴趣区域。相比于一幅图像均分成两次，改进算法大大减少了计算量，提高了运算速度，同时相比于一幅图像均分成8次或者更大的次数，该改进算法提高了跟踪的准确度。图3算法改进后的一次跟踪流程图4试验和结果分析本文是在天空背景下飞无人机，进行了两组试验。第一组试验是分别将一幅图像均分成 2、4、8块传到L2，一块进行感兴趣区域跟踪，相邻的下一块全局搜索。第二组试验是一幅图像均分成4块传到L2，然后用改进的方案和传统方案进行对比。改进的方案采用一块进行感兴趣区域跟踪，相邻的下一块全局搜索；传统方案采用一块进行感兴趣区域跟踪，另外所有的块进行全局搜索。图4试验视频截图表1试验对比结果试验方式均分二块均分四块均分八块准确度/%97.5%97.5%95.5%跟踪时间/ms422517空间(占L2的百分比)98.2%51.1%28.3%表2试验对比结果试验方式改进方案原始方案准确度/%97.5%97.5%跟踪时间/ms2545试验结果表明，采用一幅图像被均分成4块传到L2，相比于均分成两块，跟踪准确度没有下降，但是跟踪时间和占用空间都大幅缩小，避免了处理时间过长（系统要求一帧处理时间不能超过40ms），出现的漏帧现象；相比于分成8块，虽然跟踪时间和占用空间略大，但也能满足 DSP处理需求，同时跟踪准确度相对提高。将一幅图像被均分成4块传到L2，通过对比改进方案和传统方案，发现跟踪时间上，传统方案不能满足需求，会出现漏帧现象。5结语本文在 TMS320C6455 的基础上，根据 DSP 的特点，对弱小运动目标进行检测跟踪，试验结果表明，本文的改进算法，在保证了搜跟准确度的基础上，不但降低了空间复杂度，满足了芯片的空间要求，而且能缩减运行时间，满足系统对处理一幅图像的时间要求。参 考 文 献1张庆龙，张辉，毛征，等.基于 TMS320C6455的目标跟踪系统设计与实现 J.国外电子测量技术，2015，34（5）：75-78.2段建民，战宇辰，刘冠宇.基于TopHat分割和曲线模型（下转第54页）39总第341期下步工程应用提供参考。参 考 文 献1Bo Xu；Tenghui Duan；Yifei Wang.An inertial measurement method of ship deformation based on IMM filteringJ.Optik-International Journal for Light and ElectronOptics，2017，140：601-609.2朱新颖，秦永元，杨鹏翔.舰载条件下一种新的传递对准方案与仿真研究 J.计算机测量与控制，2008，16（4）：518-520.3王勇军，徐景硕，王晓飞，等.一种改进的舰载机快速传递对准方法 J.中国惯性技术学报，2014，22（05）：597-600.4夏家和，张金亮，雷宏杰.一种改进的速度加姿态匹配快速传递对准算法 J.中国惯性技术学报，2017，25（1）：17-21.5史荣宗