[发明专利]基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法的实现方法

摘要

本发明公开了一种基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法的实现方法，本发明方法包括图像的平滑，计算金字塔图、计算图像灰度差异值、特征点选择、特征点跟踪、特征点一致性检查，并将其作为六个模块移植到多核DSP中，其中每个模块分配一个核，运用数据流方式进行处理；本发明采用KLT跟踪算法，并运用多核DSP的多核并行执行的优势和其处理速度，能够实现运动目标的实时、精确的跟踪。

主权项

1.一种基于多核DSP的KLT运动目标跟踪算法的实现方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：利用具有网口和SRIO接口的视频采集板将CCD获得的视频图像通过SRIO接口传输到多核DSP中；步骤二：将输入的视频图像进行平滑操作，即对输入图像进行标准差为0.7， 模板窗口为高斯滤波，实现图像的平滑，提高目标的信噪比与信杂比；步骤三：将经过平滑的图像转换为金字塔图像，然后对每一级的金字塔图像求特征点，并计算图像灰度差异值；步骤四：图像的特征点选取，即对灰度图像进行二阶求导，得到的矩阵，其中矩阵为，其中表示灰度图像，为某邻域内一阶方向导数，为对应的一阶方向导数，然后根据公式求出该二阶矩阵的两个特征值（，）大小判断是否可以作为特征点；具体判断标准如下：（1）若，都较小时，该区域近似为平坦区；（2）如果，相差比较大时，说明该区域为边缘区域；（3）若时，则说明该点为有效特征点，其中，为自己设定的阈值；步骤五：利用窗口梯度矩阵遍历整个图像选取纹理丰富的窗口，即选取图像中局部不规则、而宏观上具有规律性的特性的窗口，并对选取的有效特征点按照其特征值的大小进行排序；步骤六，图像点偏移量的计算，在图像任意时刻图像帧和在时刻图像帧中的位置满足其中，，为图像的像素点的坐标，为一小段时刻，，为像素点的横坐标和纵坐标的位移量，即在中的每个像素点，都可以由中相应窗口的像素点平移得到，目的就是求出像素点平移量；步骤七：对于跟踪成功的特征点用仿射运算进行一致性检查； 步骤八，将上述算法分解成几个部分，分别是图像的平滑、计算金字塔图、计算图像灰度差异值、特征点选择、特征点跟踪、特征点一致性检查六个模块，将这六个模块移植到多核DSP中，其中每个模块分配一个核，运用数据流方式进行处理，即任务按照数据的传输来运行，一个任务推动另外一个任务运行，具体是第一个核处理好的数据传递给第二个核，依次将前一个核处理好的数据传递给下一个核；模块间的通信是通过消息传递机制来实现的。