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刘军

作品数:2 被引量:10H指数:2
供职机构:江南大学物联网工程学院智能系统与网络计算研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇图像
  • 2篇图像处理
  • 2篇DM642
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇数字图像
  • 1篇数字图像处理
  • 1篇目标检测
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型
  • 1篇YUV
  • 1篇KLT

机构

  • 2篇江南大学

作者

  • 2篇梁久祯
  • 2篇柴志雷
  • 2篇刘军

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇激光与红外

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于DM642的KLT跟踪算法的实现及优化被引量:4
2011年
Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)算法是基于图像特征点的跟踪算法,由目标对象特征点提取,特征点跟踪两部分组成。本文首先阐述了KLT算法的基本原理,分析了影响算法执行速度的主要原因。分析表明KLT算法的操作主要集中在乘加运算和循环,图像卷积运算和循环占用的执行时间比较长。针对TMS320DM642 DSP的硬件平台特点,提出了算法优化的若干策略。通过配置编译环境,合理安排数据类型,消除存储器相关性,使用内联函数以及分解多层循环等方法,对算法的实现进行了优化。实验结果表明,优化后代码执行速度是优化前的3倍多。
刘军梁久祯柴志雷
关键词:DM642KLT图像处理
基于DM642的运动目标检测被引量:6
2013年
提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误判。为此选取对亮度变化不敏感的UV分量来进行运动目标检测,然后再和Y分量的高斯混合背景检测进行"与"运算,从而消除高斯模型的误检,最后针对运动目标的影子问题,采用基于垂直投影图的阴影消除算法除去影子。算法在DM642开发板上实现。实验结果表明,该算法能够实时精确地检测出运动目标,且对全局光照变化不敏感。
刘军梁久祯柴志雷
关键词:运动目标检测高斯混合模型YUV数字图像处理DM642
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