基于DM642的運動目標檢測系統設計與實現
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此硬件平臺從攝像機獲取模擬圖像，經過SAA7115解碼得到標準的。BT．656格式的YUV4：2：2數字圖像碼流，然后通過DM642的EDMA功能將碼流暫存到SDRAM，再用算法進行處理后，然后通過DM642的EDMA功能送入到SAA7105進行解碼，經過CVBS引腳輸出，這樣系統的處理結果就可以在顯示器上實時地顯示。
2．2 算法的DM642實現
系統的軟件在TI提供的集成開發環境CCS完成，編程用C語言和匯編語言實現，軟件采用TI推薦的RF-5架構，采用了三個線程tsk_inpu-t、tsk_process、tsk_output。
軟件的執行流程如下：
(1)TMS320DM642的初始化。包括初始化BIOS、CSL、設置CACKE；
(2)初始化RF-5模塊。用CHAN_init，ICC_init，SCOM_init分別初始化CHAN模塊、ICC模塊、SCOM模塊；
(3)DSP／BIOS根據操作系統的調度規則環調度執行tsk_input、tsk_process、tsk_output三個線程。其中tsk_inpufi通過按照順序調用FVID_create、FVID_control、FVID_aUoc函數實現對FVID驅動的調用，打開輸入通道，實現得到SAA7ll5獲取的BT．656格式的YUV422數字視頻碼流。tsk_process負責對tsk_input線程獲取的數字圖像進行運動圖像檢測算法的處理，其中要調用到上一節所述的算法函數，經過處理，運動目標被分割出來。tsk-output負責調用FVID_create、FVID_control、FVID_alloc函數，打開輸出通道實現對已經分割處理的數字視頻流通過SAA7105輸出，在顯示器上予以顯示。這三個線程在DSP／BIOS的調度下循環并行運行，三個線程之間的數據交換通過SCOM模塊實現。
上述程序中，核心程序為tsk_process線程，其主要代碼如下：
While(1)
{……
Background()：／／獲取背景并根據條件更新
Diff_picture()：／／背景與當前圖像差分
Otsu_binary()： ／／由改進的大津法進行閥值分割并二值化
Filter_obitct()：／／對二值化圖像進行濾波得到運動的物體，即為檢測的結果。
……
}
2．3 軟件優化
應用TMS320DM6425開發運動目標檢測系統時，為保證檢測結果的高效、實時，軟件代碼的優化顯得尤為重要。基于TMS320DM642編程時，我們參照該芯片的特點在編寫算法時進行了如下的優化：
(1)使用流水線技術。采用編譯選項-o2、-o3，充分利用軟件流水線方式提高運行效率。
(2)對寄存器進行優化，通過CCS自帶的性能分析工具Profiler對調用頻率高的C語言代碼采用匯編語言改寫，并采用匯編優化器進行優化，使代碼的執行效率得到最大限度提升。
2．4 實驗結果
基于DM642的運動目標檢測系統實驗結果如圖3所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/166355.htm
3 結論
本文采用TI的專用圖像處理芯片TMS320DM642構建硬件平臺，采用背景差分法來檢測運動物體，采用大津法獲取自適應閥值，并按閥值取值來判斷是否有物體運動，這樣簡化了后續的形態學處理，然后再對差分圖像進行二值化處理，最后用形態學處理消除孤立的點，經過試驗，本文的運動檢測系統有很強的適應能力，能避免背景死鎖情況，并能最大程度抑制拖影和空洞現象的產生。
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