2．1 背景圖像的提取與更新
常用的背景更新方法有多幀平均法、選擇更新法、隨機更新法等，本裝置的背景圖像是基于多幀平均法取得的。在系統(tǒng)開始工作后，首先根據(jù)連續(xù)采集的n幀圖像求平均值獲取原始背景圖像B0(x，y)。

其后的運算過程中，使用一階遞歸濾波器對背景圖像進行動態(tài)更新處理。

其中，Ik(x，y)表示當前幀圖像，Bk(x，y)表示當前背景圖像，BK-1(x，y)表示上一幀背景圖像，更新率α取值范圍為0～1。一般地，當α較大時，背景差分的結(jié)果更接近于幀間差分法，對背景的變化適應(yīng)較快；而當α較小時，背景差分的結(jié)果更接近于傳統(tǒng)的背景差分法，更適合于探測運動速度較慢的物體。
2．2 背景圖像差分
動目標檢測是檢測當前圖像與背景圖像中對應(yīng)像素點的差值，如差值大于設(shè)定閾值，則可判定該像素點屬于動目標，否則為背景。檢測量取灰度值，計算公式如下。

其中，M(x，y)為動目標像素點的集合，I(x，y)表示當前圖像中像素點的灰度值，B(x，y)表示背景圖像中對應(yīng)位置像素點的灰度值，T為閾值，要由實驗獲得可行數(shù)據(jù)。
2．3 軟件設(shè)計
動目標檢測的軟件設(shè)計是以SAA7113H提供的視頻場信號作為時統(tǒng)參考進行處理，按照上述的背景更新和圖像差分的算法基礎(chǔ)進行軟件設(shè)計，基本步驟如下：首先建立背景模型，使用背景差分法獲得動目標二值像，進行目標像的形態(tài)學處理，然后提取出動目標的各項特征參數(shù)進行排序、匹配，利用多場信息的置信度決策，從而實現(xiàn)動目標跟蹤和信息獲取。
動目標軟件設(shè)計的流程圖如圖6所示。

3 結(jié)束語
本文采用了TMS320C6455高速DSP和FPGA、SA7113H等器件實現(xiàn)一種動目標檢測裝置，測試結(jié)果證明該裝置能夠有效地實現(xiàn)對監(jiān)控場景中的運動目標進行有效檢測，實時性好，集成度高，處理平臺更新?lián)Q代能力強，可廣泛應(yīng)用于各種成像監(jiān)控、跟蹤和預(yù)警領(lǐng)域。