基于DSP的目标跟踪

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基于DSP的目标跟踪

一、目标

利用VisualDSP++ 5.0、仿真器、EBF-561实验平台实现该算法，初步了解运动目标跟踪算法基本原理，体会并学习如何用该算法实现视频跟踪，并完成模板匹配跟踪部分的程序。

二、实现方案

实验原理

模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知在该图中有要寻找的目标，且该目标与模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。

设模板T叠放在搜索图S上平移，模板覆盖下的那块搜索图叫做子图，这块子图的左上角像素点为S的坐标，即参考点。

我们可以用下式来衡量T和S的相似程度：

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展开上式，则有：

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上式等号右边第三项表示模板的总能量，是一个常数与坐标位置无关，第一项是模板覆盖下那块子图的能量，它随坐标位置的改变而缓慢改变，这两项都与模板匹配无关。第二项是子图像和模板的互相关，T和S匹配时该项有最大值。

改进的用于匹配的相关系数计算公式如下：

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当模板和子图完全一样时，相关系数R=1。在被搜索图中逐个像素点地移动模板图像T，同时计算每处子图与模板的相关系数，当移过整幅图像S之后，找出R的最大值，最大响应点坐标即为最佳匹配的左上角点。以该坐标为起始点，范围大小以模板的大小为准就可以锁定目标。

实验步骤

（1）首先取得待跟踪的目标图像，该目标图像通常较小，称该图像为模板，以T 表示；

（2）定义匹配公式以备在移动模板时得到匹配度；

（3）把模板T 在待检测的图像（往往是视频中的一帧帧图像）中移动，在模板覆盖下那块搜索图叫做子图，每移动到一个位置就按定义的匹配公式计算匹配度，直至移动完整幅图像为止；

（4）按照匹配度的大小，选择匹配度最大（即最匹配）的位置，此位置即为最佳匹配位置，以此点为起始点，范围的大小就以模板的大小为准，即可锁定目标；

（5）针对视频中的每一帧图像执行步骤（3）~（4），实现目标跟踪的目的。

三、核心代码

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void readTemData()
{
	int_t i,j;
	unsigned char temp;

	for(i=0;i<Chang;i++)
	{
		for(j=0;j<Kuan*3;j++)
		{
			TempBuffer_img[i][j] = Inputdata[i*Kuan*3+j+54]; 
		}
	}
	
	for(i=0;i<Chang;i++)
	{
		for(j=0;j<Kuan;j++)
		{
	   		imageRtemp[i*Kuan+j] = TempBuffer_img[i][j*3];
		}
	}
	
	for(i=0;i<Chang*Kuan;i++)
	{
	
	   imageTemp[Chang*Kuan-1-i] = imageRtemp[i];
	}
				
}

double  cal_r(unsigned char s[],unsigned char t[],int x,int y)
{
	int i,j,k=0;
	long double r=0,a=0,b=0,c=0;
	
	for (i=x;i<x+36;i++)
	{
		for(j=y;j<y+52;j++)
		{
			a=a+s[120*i+j]*t[k];
			b=b+s[120*i+j]*s[120*i+j];
			c=c+t[k]*t[k];
			k++;
		}
	}
	r=a/(sqrt(b))/sqrt(c);
	
	return r;
}

void delay()
{
	int i,j;
	for(i=0;i<1000;i++)
	{
		for(j=0;j<1000;j++)
		{
		}
	}
}

void TemplateMatch(unsigned char image[],unsigned char imageTemp[])
{
	int i,j,x,y;
	long double temp=-2,r; 

	for(i=0;i<44;i++)
	{
		for(j=0;j<68;j++)
		{
				r=cal_r(image,imageTemp,i,j);
			    if(r>=temp)
			    {
			    	temp=r;
			    	x=i;
			    	y=j;
			    }
		}

	}


	for(i=y;i<y+52;i++)
	{
		image[i+x*120]=0;
		image[i+(x+36)*120]=0;         
	}	
	for(j=x;j<x+36;j++)
	{
		image[y+j*120]=0;
		image[(y+52)+j*120]=0;         
	}
}

int main()                                                                                                                                                                               
{	
	Init_EBIU();
	lcd_init();
	readTemData();

	int m;
	for(m=1;m<=12;m++)
   	{
   		readData(m);
   		
   		switch(m)
   		{
   			case 1:
   				TemplateMatch(image1,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image1);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 2:
   				TemplateMatch(image2,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image2);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 3:
   				TemplateMatch(image3,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image3);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 4:
   				TemplateMatch(image4,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image4);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 5:
   				TemplateMatch(image5,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image5);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 6:
   				TemplateMatch(image6,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image6);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 7:
   				TemplateMatch(image7,imageTemp);
				bmp2rgb24(image7);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 8:
   				TemplateMatch(image8,imageTemp);
				bmp2rgb24(image8);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 9:
   				TemplateMatch(image9,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image9);
				Init_Platform_TFT();
				delay();
   			break;
   			case 10:
   				TemplateMatch(image10,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image10);
				Init_Platform_TFT();
   			break;
   			case 11:
   				TemplateMatch(image11,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image11);
				Init_Platform_TFT();
   			break;
   			case 12:
   				TemplateMatch(image12,imageTemp); 
				bmp2rgb24(image12);
				Init_Platform_TFT();
				while(1);

   			break;   			 			
   		}
   	}	
}