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视觉是人类最重要的一种感知方式，视觉信息在人的感知信息中占了非常大的比重。由于视觉信息的重要性，人们开始研究用机器模拟人的感官去感知环境中的视觉信息并进行相关的处理，在不断的研究中逐渐形成了一门十分重要的学科——机器视觉。动态视觉信息是视觉信息的主要组成部分，因此动态视觉的研究是机器视觉这门学科的一个重要研究方向，对动态视觉研究的成果在各个领域都有着广泛的应用。本文主要研究运动目标检测和跟踪的方法，重点讨论了如何在DM642图像处理平台上实现简单的特定运动目标的检测与跟踪以及其实现过程。论文的主要工作如下：
1、对各种经典的目标识别与跟踪的相关算法进行分析，并对每种算法进行仿真实验，给出比较的结果与数据。在这些实验的算法中包括图像识别的经典算法和目标跟踪的经典算法，在图像识别研究过程中主要探讨了图像预处理、目标分割目标特征提取和图像形态学处理。对于图像预处理，重点是研究了经典滤波算法及其改进算法；对于目标分割，主要研究了在DM642平台上实现最大类间方差法并加以应用；对于特征提取，主要研究了目标轮廓的提取，目标面积和形心的计算以及如何求取目标的最小外接矩形；对于图像形态学处理，主要讨论了图像的膨胀腐蚀原理思想。在目标跟踪的研究过程中，主要研究了目标跟踪的算法以及确定跟踪目标位置范围的算法。对于目标跟踪，主要介绍了帧间差分法、背景差分法、光流场法这几种目标跟踪的算法。重点研究了帧间差分法，在实际中应用了三帧间差分法，解决了“空洞”的现象，在相应处理环节中选取较为合适的算法作为最终的处理算法；对于如何确定目标位置范围的问题，选用了一种双向投影法对差分后的图像进行检测，用来得到目标的矩形区域。
2、对基于TI TMS320DM642处理器的特定运动目标识别与跟踪程序的开发过程进行了说明，对图像数据的采集、传输、显示、编码解码等程序的编写过程进行了说明。作者把各种经典图像算法移植到DM642平台上进行，并给出了这些经典算法的实验结果，对其进行了比较分析。在实验中，选取几种特定目标，对这几种特定目标进行了检测跟踪的实验，并总结了实验结果。