随着图像感知技术以及图像处理技术的不断成熟,人们在图像中获得的信息越来越丰富,这使得图像处理技术广泛应用于日常生产生活的各个领域。但是视频图像包含的信息数据量巨大,分析它所需要的图像处理算法的复杂度也越来越高,所以图像处理系统对于实时性的要求越发显著。运动目标的检测与跟踪是计算机视觉中重要的研究方向之一,对实时性要求比较高,图像处理速度是最关键的因素。基于FPGA与ARM的异构片上系统(So C)具有体积小、功耗低、速度快等许多优点,在图像处理中有着广阔的应用前景。本论文所采用的So C对图像的处理可以实现与软件处理相同的结果,这就验证了我们用硬件实现图像处理的可行性。本课题采用Xilinx公司推出的Zynq-7000系列So C作为图像处理器,可搭建linux操作系统,系统主要由图像数据采集、图像处理、图像缓存以及图像显示模块组成。在图像处理模块的设计中,采用流水线结构优化算法,提高图像处理模块的性能;并封装成符合AXI协议接口的IP核,将图像的行列长度、数据位宽等参数预留出相应的寄存器,这样设计完成的图像处理模块可以方便重复利用。在图像采集与处理系统完成的基础上实现了运动目标的检测与跟踪,使运动的物体保持在采集画面的中心。运动目标的跟踪采用软硬件协同的方法完成,逻辑单元主要负责图像数据实时处理,片上系统主要实现对于控制率的计算以及舵机控制。我们选择颜色作为运动目标的主要特征,在HSV色彩空间中采用阈值分割的方法提取出运动目标,并不断对检测的颜色模板进行更新,然后进行形态学处理,确定运动目标。采用形心跟踪的算法实现运动目标的跟踪,为了降低被误识别的像素点对形心计算的干扰,我们对识别到的像素加权值,距离当前形心越远的像素点给予的权重越小。为了实现将运动的目标物体始终保持在采集画面中心这一目的,我们将计算出的形心坐标与屏幕中心坐标的差值通过PID控制计算舵机所需转动的角度信息,并与舵机反馈的当前位置信息融合,生成驱动舵机转动的PWM波,最终实现对目标物体的稳定跟踪。