基于PowerPC圖像檢測系統的研究

桂玲++王賾坤++黃梅志

摘 要圖像檢測在現實生活中應用很廣泛，本項目設計一種基于PowerPC圖像檢測系統，研究基于PowerPC嵌入式系統的硬件電路，利用圖像的算法和 OPENCV的開源代碼，完成圖像檢測中目標圖像數據的讀取。項目開發意義在于檢測圖像中目標物體的大小，提供依據，廣泛應用于醫療和公安等圖像檢測領域。

【關鍵詞】FPGA PowerPC 圖像檢測

Xilinx公司FPGA具有功能強大設計靈活的特點，被廣大設計人員開發和使用。隨著FPGA嵌入式技術的發展，在很多領域得到廣泛的應用，比如圖像檢測運用于醫療診斷，刑偵破案，海關貨物圖像檢測等等。

1 理論

圖像檢測就是通過圖像對感興趣的特征區域（檢測目標）進行提取的過程，檢測目標需要事先進行圖像特征提取、歸納，最終通過相應算法分離出來，可對圖像中的背景和目標進行有效的分離，檢測方法可分為單幀和多幀圖像檢測。單幀主要是利用圖像的灰度信息對目標進行分割，多幀通過序列圖像的變化特征實現對目標的提取，主要用于運動目標的檢測，大體包括：基于像素分析的方法、特征檢測的方法和基于變換的方法。以 m×m 像素圖像分辨率的檢測器為例，其內部存在的滿足特定條件的所有矩形的總數，求出每個待檢測子窗口中的特征個數。求出每個特征的特征值，利用積分圖計算特征值。

Adaboost算法在圖像檢索和人臉表情識別以及流行的觸屏手機上的手寫輸入識別等問題中都有普遍應用。是一種迭代算法，而且比較重要且通用的用于特征分類的算法，其主要思想是針對相同的訓練集用不同的分類器（弱分類器）去學習，然后把這些弱分類器結合起來，以形成更強的最終分類器（強分類器）。……