基于DM642的KLT跟踪算法的实现及优化

摘要：

Kanade-Lucas-Tomasi (KLT)算法是基于图像特征点的跟踪算法,由目标对象特征点提取,特征点跟踪两部分组成.本文首先阐述了KLT算法的基本原理,分析了影响算法执行速度的主要原因.分析表明KLT算法的操作主要集中在乘加运算和循环,图像卷积运算和循环占用的执行时间比较长.针对TMS320DM642 DSP的硬件平台特点,提出了算法优化的若干策略.通过配置编译环境,合理安排数据类型,消除存储器相关性,使用内联函数以及分解多层循环等方法,对算法的实现进行了优化.实验结果表明,优化后代码执行速度是优化前的3倍多.

关键词：DM642、KLT、运动跟踪、优化、图像处理

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金BK2008098

在线出版日期：2011-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：936-940