本文的研究工作概述

本文通过研究已有的运动目标检测算法，提出自己的理论，并且借助VC++6.0在PC上验证相关算法，最终把算法代码移植到TMS320C6000系列的DSP系统上。

系统采用TI公司的TMS320C6000系列的DM642来实现运动目标检测算法。因此，本文研究的另外一方面，就是对C6000系列的DM642内部结构和开发过程进行研究，将算法成功移植到DM642上，使其达到实时性要求。

论文的研究内容以模块的总体算法设计为主，为了叙述清晰起见，部分算法流程辅以流程图加以说明。

本文的内容安排

本文各章的研究内容安排如下：

第一章，简单介绍了运动目标检测的研究背景和研究目的，分析了国内外的发展情况，确定了本课题将要研究的主要内容；

第二章，主要分析了图像的相关处理算法（比如二值化、数学形态滤波等），为后面的视频处理作出铺垫；

第三章，介绍几种目前较为流行的运动检测方法，对其中几种算法进行了实验验证，并在这些算法研究的基础上提出了将相邻帧差法和背景减法算法相结合进行混合检测的系统构架，并且提出了改进的目标分割算法；

第四章，根据实际处理的场景在DM642的平台下对运动物体检测的软件框架进行了总体设计，并疏通各个算法的处理流程。研究学习美国TI公司的TMS320C6000系列的DM642的内部结构和开发流程，将运动目标检测算法代码移植到DM642上，同时进行相应的优化，在DSP的开发平台CCS上，软件仿真（simulator）成功；

第五章，全文总结。总结本文所做的工作和研究成果，指出了研究中值得改进的地方和将来的研究方向。

从这两点出发，本文着重讨论了运动目标检测与识别，系统设计和DSP移植这几个重要研究方面，主要研究内容和成果如下：

深入研究目前常用的运动图像检测算法，分析其优缺点，并对其中某些算法进行了实验验证；

分析研究目前取得较好效果的基于高斯统计背景模型的运动目标检测算法，对其进行了实验验证；

在相邻帧差法和背景减法的基础上，将此两者有效的结合，系统适应性有了进一步的提高；

在分析传统的数学形态学上，着重研究了一种改进的图像腐蚀膨胀算法，大大提高了系统的实时性；

在传统的运动目标分割算法基础上，研究一种改进的分割方法，并且提出了自己的观点，对算法进一步地完善，使其具备很好的鲁棒性；

通过提取和匹配目标的相关特征信息，完成对运动目标的初步识别；

在对TI公司TMS320C6000系列DM642的内部结构和开发流程的研究学习基础上，将本文设计的运动目标检测代码移植到DM642上，并对其进行了一系列优化。在其开发平台CCS上调试（Emulator）成功，为应用到实时系统中打下了基础。