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引言
数字视频系统在智能交通、图像识别以及安防监控等领域，都得到了广泛的应用，运动目标检测作为数字视频系统的一个重要环节，是后续目标识别、目标跟踪等应用的基础。本文提出了一个基于DM642的实时运动目标检测系统方案，依靠DM642芯片强大的运算能力，使目标检测的数据吞吐量及实时性得到保证。本方案设计合理、可扩展性强，具有实际应用价值。
1 运动目标检测算法
实现运动目标检测的算法很多，一般有光流法、背景差分法、相邻帧间差分法等。光流法通过求解光流方程来实现运动检测，其算法复杂、计算量大，且较难满足实时要求；而相邻帧间差分法虽然算法简单、运算量小，但抗干扰能力很差，检测效果不太理想；而背景差分法算法简单、运算量小、且抗干扰能力强，因此本文采用该方法实现运动目标检测。具体步骤如下：首先获取数字图像进行预处理，之后采用背景差分法实现运动检测，再对所得的图像用大津法进行自适应阀值分割，最后通过滤波得到检测出的运动目标。图1是本文运动目标检测的流程图。
数字视频系统在智能交通、图像识别以及安防监控等领域，都得到了广泛的应用，运动目标检测作为数字视频系统的一个重要环节，是后续目标识别、目标跟踪等应用的基础。本文提出了一个基于DM642的实时运动目标检测系统方案，依靠DM642芯片强大的运算能力，使目标检测的数据吞吐量及实时性得到保证。本方案设计合理、可扩展性强，具有实际应用价值。
1 运动目标检测算法
实现运动目标检测的算法很多，一般有光流法、背景差分法、相邻帧间差分法等。光流法通过求解光流方程来实现运动检测，其算法复杂、计算量大，且较难满足实时要求；而相邻帧间差分法虽然算法简单、运算量小，但抗干扰能力很差，检测效果不太理想；而背景差分法算法简单、运算量小、且抗干扰能力强，因此本文采用该方法实现运动目标检测。具体步骤如下：首先获取数字图像进行预处理，之后采用背景差分法实现运动检测，再对所得的图像用大津法进行自适应阀值分割，最后通过滤波得到检测出的运动目标。图1是本文运动目标检测的流程图。
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2．1 硬件平台
硬件平台采用TMS320DM642作为CPU，该芯片主频600MHz。视频编解码芯片采用SAA7115H和SAA7105H。另外采用了两片SDRAM(共4M×64bi-t)芯片作为存储介质，用于图像的暂时存储，同时还采用一片FLASH用于实现自启动，硬件平台框图见图3。
此硬件平台从摄像机获取模拟图像，经过SAA7115解码得到标准的。BT．656格式的YUV4：2：2数字图像码流，然后通过DM642的EDMA功能将码流暂存到SDRAM，再用算法进行处理后，然后通过DM642的EDMA功能送入到SAA7105进行解码，经过CVBS引脚输出，这样系统的处理结果就可以在显示器上实时地显示。
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