基于三帧差算法的运动目标检测系统FPGA实现,包含testbench和MATLAB辅助验证程序

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简简单单做算法 发表于 2024/10/23 19:33:57 2024/10/23
【摘要】 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)  将FPGA的仿真结果导入到MATLAB中,分别得到MATLAB的结果和FPGA的结果:2.算法运行软件版本vivado2019.2 matlab2022a 3.部分程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)`timescale 1ns / 1ps//// Company: // Engineer: // // Create Date: ...

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

1.jpeg

 

FPGA的仿真结果导入到MATLAB中,分别得到MATLAB的结果和FPGA的结果:

2.jpeg

3.jpeg

2.算法运行软件版本

vivado2019.2

 

matlab2022a

 

3.部分程序

(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

`timescale 1ns / 1ps
//
// Company: 
// Engineer: 
// 
// Create Date: 2022/07/28 01:51:45
// Design Name: 
// Module Name: test_image
// Project Name: 
// Target Devices: 
// Tool Versions: 
// Description: 
// 
// Dependencies: 
// 
// Revision:
// Revision 0.01 - File Created
// Additional Comments:
// 
//
 
module test_image;
reg i_clk;
 
reg i_rst;
 
reg [7:0] Buffer1 [0:300000];
reg [7:0] Buffer2 [0:300000];
reg [7:0] Buffer3 [0:300000];
reg [7:0] II1;
reg [7:0] II2;
reg [7:0] II3;
wire [7:0]o_cfbw;
integer fids1,fids2,fids3,idx=0,dat1,dat2,dat3;
 
 
//D:\FPGA_Proj\FPGAtest\codepz
initial 
begin
	fids1 = $fopen("D:\\code\\Proj\\1.bmp","rb");//调用3个图片
	dat1  = $fread(Buffer1,fids1);
	$fclose(fids1);
end
initial 
begin 
	fids2 = $fopen("D:\\code\\Proj\\2.bmp","rb");//调用3个图片
	dat2  = $fread(Buffer2,fids2);
	$fclose(fids2);
end
initial 
begin 
	fids3 = $fopen("D:\\code\\Proj\\3.bmp","rb");//调用3个图片
	dat3  = $fread(Buffer3,fids3);
	$fclose(fids3);
end
 
 
initial 
begin
i_clk=1;
i_rst=1;
 
#1000;
i_rst=0;
end 
 
always #5 i_clk=~i_clk;
 
 
 
always@(posedge i_clk or posedge i_rst) 
begin
    if(i_rst)
    begin
    II1<=8'd0;
    II2<=8'd0;
    II3<=8'd0;
    idx<=0;
    end
    else begin
        if(idx<=263145)
        begin
        II1<=Buffer1[idx];
        II2<=Buffer2[idx];
        II3<=Buffer2[idx];
        end
        else begin
             II1<=8'd0;
             II2<=8'd0;
             II3<=8'd0;
        end
        
        idx<=idx+1;
	end
end
 
//调用合并模块
tops tops_u(
.i_clk           (i_clk),
.i_rst           (i_rst),
.i_I1            (II1),
.i_I2            (II2),
.i_I3            (II3),
.o_cfbw          (o_cfbw)
);
 
 
 
endmodule
0X_038m

4.算法理论概述

       运动目标检测是计算机视觉中的一个重要问题,它涉及到从连续的视频帧中识别出运动物体的过程。这项技术在许多领域都有着广泛的应用,如安防监控、自动驾驶、人机交互等。三帧差算法作为一种简单的运动目标检测方法,通过对连续三帧图像的像素值进行比较,来识别出运动区域。

 

       假设视频流中的连续三帧图像分别为It, It1, It2​,其中t 表示当前时间点,t1 t2 分别表示前一帧和前两帧。差分图像是通过计算相邻帧之间的像素值差异来获取的。对于三帧差算法而言,我们首先计算相邻两帧之间的差分图像,然后将这两个差分图像相加以获取最终的差分图像。具体步骤如下:

4.png

 

      在获取最终的差分图像后,我们可以通过设定阈值 T 来检测运动目标。如果某像素点在差分图像中的值超过阈值,则认为该像素点属于运动区域。

 

      设定阈值 T,如果某像素点(i,j) 在差分图像Dfinal​ 中的值大于T,则认为该像素点属于运动目标:

 

5.png

 

       基于三帧差算法的运动目标检测是一种简单而有效的技术,它通过计算连续三帧图像之间的差分来检测运动目标。虽然这种方法容易受到光照变化和摄像机抖动等因素的影响,但通过一些改进措施(如适应性阈值、高斯滤波和光照补偿等),可以显著提高检测的准确性和鲁棒性。

 

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