智能行车记录仪图像去雾系统的FPGA设计

雾霾天气下,交通道路能见度低,导致所采集到的视频画面退化、图像信息模糊,同时考虑传统系统处理实时性不高等问题,基于ZYNQ平台设计了一种图像去雾系统,并应用于智能行车记录仪系统中.首先,针对传统暗通道去雾算法在天空区域存在失真等问题,提出了一种分割天空区域的策略来修正图像复原参数;然后,针对计算全局大气光值时,需对整幅图像的像素排序消耗大量资源的问题,利用现场可编程门阵列(FPGA)并行运算的优势,提出一种帧迭代方法优化求取大气光值,同时优化了引导滤波的硬件设计;最后,将双路高清多媒体接口(HDMI)资源中,一路作为视频输入,另一路作为视频处理输出,搭建实时交通图像视频处理试验平台.试验结果表明,系统针对雾霾天气下的交通视频具有较好的去雾效果,尤其是可以解决天空区域去雾的失真问题.在对分辨率为1280像素×720像素的交通视频去雾时,可以达到30帧/s的处理速度,满足实时性要求.

快速视频去雾改进算法的FPGA实现

内窥镜去雾算法在医疗领域具有广泛应用,为临床医生提供清晰、实时的图像。去雾技术虽然已经取得较大的进步,但去雾算法的复杂度较高,在内窥镜等复杂情况下硬件实现较为困难。为了在硬件上实现内窥镜实时去雾效果,对暗通道先验算法进行改进,降低硬件资源消耗和时间复杂度。该改进算法选择适合硬件的大气光照强度估计值、透射率补偿值以及采用流水线结构实现有雾图像的处理。采用Xilinx的ZYNQ7020实现该算法硬件电路,实时处理分辨率为640×480的视频图像,速度可达到260 fps,消耗LUT仅为1.28 K,寄存器619个单元。实验结果表明,相比于传统算法,改进算法具有处理速度快、功耗低、可移植性强的特点,满足内窥镜需要实时处理视频的要求。

基于ADSP-BF533的嵌入式实时图像监测系统的研制

采用MPEG-4压缩算法、DSP技术和现代电子技术,研制了嵌入式实时图像监测系统．在总体设计方案的基础上,采用ADS-．BF533 DSP芯片设计了系统硬件;采用C语言和汇编语言开发了系统软件．该系统较好地实现了视频图像的压缩和存储．

实时视频处理中的Python性能优化研究

Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,在实时视频处理中被广泛使用。本文探讨了Python在实时视频处理中遇到的性能瓶颈,并提出了多种优化策略。研究结果表明,经过性能优化的Python实时视频处理系统能降低处理延迟、提升系统吞吐量并提高资源使用效率,该优化策略为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考。

基于深度强化学习的实时视频边缘卸载策略

视频边缘计算架构将视频任务部分或全部卸载至靠近网络的边端进行处理,为实时视频处理提供了一个解决方案。为加速视频处理,本文搭建了一个视频边缘计算系统。针对具体的疵点检测视频任务,考虑视频处理的实时性和准确度要求,对计算卸载问题进行建模;为使卸载策略更好地适应动态的网络环境,将问题转换为马尔可夫决策过程,提出了一种基于深度强化学习和队列预测的视频计算卸载策略。实验结果表明,该卸载策略相较于基准策略能够在保证准确度的情况下,最大程度地降低系统时延。

基于MPEG的视频通信系统的构建架构与关键技术应用

文章探讨了基于动态图像专家组(Moving Pictures Experts Group,MPEG)视频编码标准的视频通信系统的构建架构与关键技术应用,先介绍MPEG系列标准(包括MPEG-1、MPEG-2、MPEG-3以及MPEG-4)的发展历程及其在视频通信中的重要作用,随后详细阐述基于MPEG标准的视频通信系统构建架构,包括前端采集、视频编码、网络传输、解码显示等关键环节。在关键技术应用部分,重点分析MPEG视频编码技术、网络传输协议、实时处理技术以及错误控制策略等方面的最新进展和应用实例,总结基于MPEG的视频通信系统在提高视频质量、降低传输带宽需求、增强系统实时性和稳定性等方面的优势,并展望未来的发展趋势。

基于深度强化学习的边缘视频任务卸载策略

随着物联网的发展以及智能设备的普及,视频处理技术已广泛应用于生活中。自动驾驶、产品质检等应用场景对视频处理技术的实时性需求逐步提高,移动边缘计算为计算能力不足和能源受限的设备提供计算资源以执行时延敏感性任务,为实时视频处理提供了新的计算架构。本文搭建了一个视频计算卸载场景,并以视频检测为任务,以系统时延为优化目标,建立了计算卸载模型和马尔可夫决策模型;考虑到计算卸载场景的复杂动态因素,如带宽波动、设备数量、任务大小等,以最小化系统时延为目标,提出了一种基于深度强化学习的计算卸载策略进行求解。实验表明,与其他基线方案相比,该卸载策略能够适应较复杂卸载场景,有效降低系统时延。

基于MPEG-4和DSP的视频处理器的设计与应用

介绍了MPEG-4标准及其编码原理,讨论了基于通用DSP的硬件设计方案和对MPEG-4源代码进行优化的方法,并给出该视频处理器在煤矿救援系统中的一个实际应用。

基于嵌入式CPU-GPU的高清鱼眼视频实时校正系统

在安防监控领域,需要鱼眼实时监控系统实现360°×180°大范围高质量无死角全景实时监控,现有的鱼眼校正系统存在成本较高,灵活性差,特别是清晰度不高和实时性差等方面的问题。针对如何提高全景高清鱼眼视频校正的实时性问题,提出了基于嵌入式平台STi H418的CPU-GPU高速通信协议和基于可编程着色器的嵌入式CPU-GPU内存共享方法,并利用GPU的纹理映射技术实现了全景高清鱼眼视频实时校正系统。实验结果表明,与相关校正系统相比,该系统很好地兼顾到算法效率、图像校正效果和完整性,可以完全满足360°×180°的全景高清(400万像素,2 048×2 048p30)鱼眼视频实时监控,而且与使用PC服务器相比嵌入式系统降低了系统整体成本,ARM CPU软件生成更新校正算法和可事时实时和事后的虚拟PTZ提高系统灵活性和稳定性,因此该系统具有很高的实用价值。

基于Zynq-7000的实时视频图像处理 系统框架设计

某些特殊领域(如医用电子内窥镜)对视频成像实时性要求很高,但图像处理数据带宽不够会导致画面延迟卡顿。为解决此类问题,提出一种基于Zynq-7000的实时视频图像处理系统框架。根据软硬件协同设计方法,通过Zynq的可编程逻辑器件PL端实现OV5640摄像头的视频数据采集,HDMI显示输出功能;通过Xilinx HLS将图像处理算法从C/C++转换成Verilog并封装成IP核,最后通过Zynq的ARM-Cortex A9 PS端实现对整个FPGA工程的控制。该实时视频图像处理系统框架实现1280×720分辨率下30FPS的实时视频图像处理功能,为图像处理算法提供了方便的硬件验证平台。

基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制

为了解决运动目标姿态检测常出现判定背景动态细节为运动目标的问题,提出了基于视频处理技术的运动目标姿态检测与控制方法.通过贝叶斯决策方法与帧间差分法相结合,划分视频图像为候选前景与候选背景,并设置该背景为主成分分析方法的初始值,获取目标姿态实时检测结果,依据检测结果设计PD控制器,进而通过控制参数实现目标检测和控制.结果表明,本文检测距离误差小于3 mm,角度误差小于1°,对比方法的误差分别为3~5 mm之间和3.2°~4.0°之间,高于本文方法.所提出的方法具有较高的检测精度,可实现运动目标姿态的有效控制.

基于ZYNQ UltraScale+MPSoC的实时视频图像锐化算法实现

本文通过为ZYNQ UltraScale+MPSoC移植Linux操作系统、交叉编译QT和OpenCV应用程序、外接一个USB摄像头、显示器,搭建了一套实时视频图像锐化处理系统。系统调用V4L2接口采集视频图像信息,然后将视频图像信息从内核空间映射到用户空间,便于应用程序快速读取、处理视频数据。另外通过QT应用程序调用OpenGL指令以驱动GPU采用3×3模板的Laplacian算子对采集到的视频图像进行迭代两次的锐化处理,最终将处理结果在显示器上显示。

图像识别技术在500kV变电站轨道机器人视频监控系统设计中的应用

阐述采用图像识别技术、计算机设备来收集、传输、处理和分析视频信息,基于学习算法来实现图像信息的处理。探讨500kV变电站的视频信息聚合处理方式,轨道机器人视频监控系统中的节点控制技术,实现设备运行状况的实时监控、故障原因定位。

互联网电视视频流端到端质量实时监测

互联网电视视频源实时监测是在原有传统类信号监测基础上,采用成熟、先进的数字电视技术、视频流编码技术、多播技术、计算机技术、数据自动处理技术,利用完善、可靠、高效的软件搭建系统,从而提高系统的信号和数据处理能力。网络传输方式存在传输途径和渠道多,协议规范和信号编码类型多,传输环境或信号延迟时间长,信号易受攻击或篡改等多种问题。因此需要在系统中加入相应的技术处理,以便实现信号的接入和画面内容实时监测。基于此,介绍互联网电视视频流端到端质量实时监测的现状、技术原理及优势。

采用DSP的电视测量跟踪器的研制

采用DSP+FPGA的线性流水阵列结构的数字图像处理器完成目标数据采集和处理,研制了基于DSP的电视测量跟踪器。针对欲测量地标的背景复杂的情况,在图像处理算法上采用基于遗传算法的图像模板匹配算法,有效降低了计算量,提高了匹配精度,取得了较好的实验效果。该算法还具有每帧图像匹配计算时间基本恒定的优点,便于在实际系统中采用。

实时视频处理系统中乒乓缓存的设计

实时视频处理系统中,采用乒乓缓存结构来为恒速的视频编解码与变速的DSP图像处理过程之间提供适应通道。文中比较了FIFO、双口RAM、乒乓缓存结构三种数据缓存电路的优缺点,讨论了乒乓缓冲控制器的结构和原理,并以高速、大容量的SRAM以及FPGA器件为基础,设计了一种适应于高速DSP图像处理系统的乒乓缓存结构,其特点是速度快、所需器件少,易于与DSP器件接口。

基于FPGA高速视频图像实时采集与处理系统设计

针对高速视频图像实时采集与处理系统处理数据量大与系统实时性之间的矛盾,设计了一种基于高性能FPGA的高带宽处理系统。采用Cyclone IV GX系列芯片为核心处理器,4片DDR2构造64 bit总线。完成了高速系统硬件电路设计,系统主要由视频图像传感器、FPGA、DDR2、VGA控制器件等组成。实现了高速视频图像数据的实时采集、缓存、处理、显示等一系列过程。实验表明,利用此系统进行高速视频图像的实时采集、处理与显示时动态画面流畅、实时性好。

高速DSP视频图像数字处理电路几个关键问题的研究分析

介绍了以DSP为中心的视频图像数字处理器电路的原理与组成 ,研究分析了设计中的几个关键问题 ,并给出了重点器件的选择原则。

一种适应户外光照变化的背景建模及目标检测方法

针对户外视频监控存在光照变化这一问题,提出一个用于准确完成目标检测的实时背景建模框架.考虑到目标检测的准确性要求,建立基于帧间像素亮度差统计直方图的像素亮度扰动阈值.在此基础上,针对背景建模的实时性要求,提出一种基于自回归背景模型的参数快速更新方法.鉴于不同光照变化的适应性要求,定义对光照变化不敏感的背景纹理模型.上述模型统称为自回归–纹理(Auto regression and texture,ART)模型,该模型适应于户外光照变化.基于该模型构建像素亮度和纹理置信区间用于目标检测.实验结果表明,该框架能适应和实时跟踪户外背景的光照变化,并对目标进行准确检测.

基于FPGA的视频图像采集系统的设计

分析了各种视频采集方案的研究现状。对如何采用CCD摄像头采集高分辨率、高质量的图像以及基于FPGA的嵌入式视频图像采集系统的实现方法进行了研究。采用了以摄像头+解码芯片模式为采集方案,针对视频解码芯片ADV7181B,实现了I2C总线配置I、TU656解码、VGA显示模块的设计。设计的视频采集控制器已经在Altera公司的CycloneII系列FPGA(EP2C35)上实现。结果显示本设计具有速度高、成本低、易于集成等优点。