摘要：近年来关于运动图像的处理在公共安全、生物识别、机器视觉、无人机追踪导航、小区安防等领域的运用非常广泛。对运动图像的处理是后续跟踪识别算法的基础。本文采用OV7760摄像头采集原始图像，利用帧间差分法以及光照阈值自适应，以FPGA为主控芯片处理运动图像数据，Verilog硬件编程语言，是在Quartus ll 13.1的Cyclone IV平台环境下设计、仿真的。
关键词：FPGA；视频图像识别；运动目标检测；帧间差分法
1.概述
机器视觉是人工智能的一个重要分支，对于视觉数据的采集和处理是非常重要的。目前机器视觉在我们生活中运用非常广泛，运动物体的检测识别有着极大的开发空间。本文使用的主控芯片为EP4CE10F17C8可编程逻辑门阵列，FPGA设计过程中使用的流水线结构使其具有较高的运行速度，同时又以相对较低的成本保持软件所具有的可重新编程的灵活特性。FPGA运算速度快，适合用于数字图像处理。所以，基于FPGA平台上开发并实现对运动物体的实时检测识别是一种趋势，它能极大的提高图像处理速度。
2.系统硬件设计
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图一 硬件设计
系统的硬件是以FPGA为主控，在一个二自由度的舵机顶部放上摄像头。通过帧间差分法来判断运动物体的运动方向，加上自动调节光照适应阈值来减小判断误差，最终判断二自由度机械臂该如何调整角度，使摄像头可以180°追踪运动问题。利用FPGA的强大处理能力来处理摄像头采集回来的图像数据。
3.系统设计架构
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图二 运动目标检测系统设计架构
整个系统的设计分为两个部分，第一部分是摄像头采集模块，第二部分是运动目标检测响应模块，系统的总体设计框架如图二所示。
摄像头采集模块在图一的左侧，其模块功能主要是用于捕获当前运动物体的视频图像，系统供电后，OV7760摄像头就会将采集图像数据，通过图像帧缓存，在将图像数据发送给第二部分进行图像预处理。
运动目标检测响应模块在图二的右侧，改模块包含了整个系统的核心算法。算法包含了三部分内容，即图像预处理、帧间差分、自适应阈值。其中，图像预处理是运用平均值法将RGB彩色图像转换成为灰度图像。这样就可以减少后续计算的复杂程度，使得图像数据更适合后期算法的处理。预处理后的灰度图像数据送入帧间差分模块的帧缓存中，通过帧缓存，将相邻的两帧图像叠加相减后得到一帧差分图像。根据彩色图像计算出当前的亮度值，从而选择最合适的阈值。最终判断运动物体的位置和运动轨迹，调整二自由度舵机，让物体回到摄像头中心区域。
4.系统算法设计
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图三 帧间差分法
图像处理采用帧间差分法，将当前帧的图像与上一帧图像进行差分处理。当有物体运动时，前一帧中会有部分静止的背景被运动的物体遮挡，使得像素值发生变化。通过二值化处理后，可以明显检测到两帧图像的明显差异。通过调试，我们可以设定阈值Dt，让数值大于一定阈值时说明有物体运动，通过像素点的判断可以知道运动物体的位置，从而计算出二自由度舵机的运转角度，保证运动物体始终处在图像的中心。
5.算法优缺点分析
帧间差分法的主要优点是其简单的算法设计流程，实时处理的数据量较少，这样就可以提高系统的灵敏度。对环境的适应性也较强，非常实用，可以迅速的从背景模型中分析出运动物体的位置。缺点是判断的阈值需要人为手动的调整，光照的强弱对阈值的设定都有一定的影响。另一方面是如果运动物体的速度过快，相邻两帧的图像过于接近，就判断不出运动小球的运动轨迹，从而无法追踪。
结果分析
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以亮度（L）为依据，我们建立了光亮-光强-阈值表，在不同的光照环境下需要调整阈值（Dt），使得系统能够动态的调整阈值（Dt）。随着关照强度的增加，阈值的范围也需要随之增大。
结束语
本文采用可编程逻辑门阵列FPGA来进行运动图像处理，运用帧间差分法来判断出物体的运动轨迹，使用不同光照下的自适应阈值来减小判断误差。在实现目标检测识别的基础上，完成了对目标的跟踪。目前所测的数据量相对来说还是比较少的，我还会继续细化和完善阈值表以及相关处理算法。
参考文献
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作者简介：阮顺（1999-03），男，汉族，籍贯：浙江省衢州市，学历：高中，研究方向：智能仪器仪表