生物Reichardt运动检测器和感受域模板的FPGA设计与实现
为了在图像处理中快速地实现运动检测和相机自身运动方式估算,引入了基于生物视觉机制的Reichardt运动检测器模型(EMD)和感受域模板.分析了Reichardt运动检测器模型的基本特性及其缺陷.为了克服模型上的主要缺陷,在应用中选择了一种优化模型,应用该模型可以得到较好的运动检测结果.同时,提出了基于苍蝇视觉系统的6个感受域模板,用以实现简单自身运动方式的估算,如相机自身的平移、旋转等.最后,在FPGA(FieldProgrammable Gate Array)平台上实现了相关的算法.实验结果表明,优化后的运动检测器可以快速地判断局部运动方向,感受域模板可实现在特定背景下的简单运动方式估算;对分辨率为256×256像素的输入图片,本设计中的FPGA系统可达到每秒350帧的处理速率,所产生的延时仅为0.25μs,达到了快速处理的要求.此模型可应用于实时的机器视觉系统,如进行障碍物检测、整体运动方式估算、UAV/MAV的稳定控制等.
机器视觉、Reichardt、运动检测器、感受域、运动方式判断、FPGA
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TP242.6+2(自动化技术及设备)
德国科研基金会DFG的Cognition for Technical Systems-CoTeSys和the Bemstein Center for Computational Neuroscience Munich项目
2010-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
2489-2496
