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基于FPGA的视频图像变化检测系统设计
一.研究背景
视频图像变化检测系统是一项重要的基于计算机视觉技术的系统，它可以在实时监测和处理视频图像，并实时检测到其中的变化，例如运动目标的出现或是图像背景的改变等，并能够给出更好的图像识别的效果，因此视频图像变化检测系统在电子商务、防盗监控、智能交通等领域的应用越来越广泛。
而FPGA作为一种可编程的数字电路，拥有局部并行性和可编程性的特点，它被广泛地应用于嵌入式系统、数字信号处理和计算机视觉等方面，且在实现高速算法上有着独特的优势，在实现视频图像变化检测系统上也具有得天独厚的优势。
二.系统设计
2.1系统框架设计
视频图像变化检测系统框架分为以下几个模块：
图像采集模块：主要负责采集视频图像。
前景提取模块：主要是将采集的视频图像进行差分处理，得到视频图像中发生变化的“前景”。
运动检测模块：从前景中分离运动目标，利用运动目标的特征进行检测，并输出检测结果。
2.2系统实现
2.2.1图像采集模块
图像采集模块主要使用视频采集器实现，获取视频源，输入图像数据流到前景提取模块。
2.2.2前景提取模块
前景提取模块主要是将采集的视频图像进行差分处理，得到视频图像中发生变化的“前景”。
差分处理的过程如下：
首先，采集两帧相邻图像作为差分的基础，将这两帧图像的像素点进行逐个比较，如果像素点之间的差值大于一个指定的阈值，那么此时我们认为该像素点在两帧图像之间发生了变化，将其标记为前景点。
在标记前景点时，需要排除因为图像噪声或摄像机震动等原因引起的误差，同时可以采用一定的滤波算法，去除比邻域像素点背景色略微不同的噪点。
2.2.3运动检测模块
运动检测模块主要是分离出前景中的运动目标，并利用运动目标的特征进行检测，并输出检测结果。
常用的运动目标分离算法有：
背景差法：背景差法是最为常用的一种运动目标分离算法，其思想就是以前景提取模块得到的前景图像为基础，通过对前景图像的连通域分析和区域提取来得到最终的运动目标。
光流法：光流法是一种基于运动目标在图像连续帧之间像素点移动的统计特征，通过对运动目标的光流特征进行分析，可以准确判断所要检测的目标的位置和运动方向等特征。
2.3系统实现方法
基于FPGA的视频图像变化检测系统的实现方法如下：
首先，需要将视频采集器与FPGA进行连接，将采集到的视频图像输入到FPGA中；
然后，利用FPGA进行前景提取，将采集到的视频图像分解成前景和背景两部分图像；
最后，将前景进一步分解，得到运动目标并进行检测。
2.4系统的优点
与传统的基于CPU的视频图像变化检测系统相比，基于FPGA的视频图像变化检测系统具有以下几个优点：
速度更快：FPGA系统具有高度的并行性，能够更快地完成图像处理。
更灵活：FPGA系统可以灵活支持各种不同的图像处理算法，方便进行算法调整和优化；
更节能：相对于基于CPU的系统，基于FPGA的视频图像变化检测系统具有更低的功耗，且体积较小，可在更多场合应用。
三.总结
本文介绍了基于FPGA的视频图像变化检测系统的设计框架和实现方法。与传统的基于CPU的系统相比，该系统具有更快的处理速度、更灵活的算法应用和更低的功耗等优势，有望在实际应用中获得更广泛的应用。