本文關(guān)鍵詞：基于DSP的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)圖像預(yù)處理技術(shù)　出處：《浙江大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著硬件處理器,圖像傳感器性能的進(jìn)步,視頻監(jiān)控技術(shù)飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)大規(guī)模普及。圖像質(zhì)量是攝像機(jī)的核心競爭力,同時也是視頻分析技術(shù)的基礎(chǔ)。而高質(zhì)量的視頻圖像不僅需要高性能的硬件,更需要高效的圖像預(yù)處理算法配合硬件。 論文對網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的預(yù)處理算法進(jìn)行研究和優(yōu)化。并在DM8127實(shí)驗(yàn)平臺上進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。 論文首先對攝像機(jī)圖像采集模型進(jìn)行了分析和研究。結(jié)合圖像質(zhì)量的影響因素,論文對圖像質(zhì)量的優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行了討論,并以此為指導(dǎo)進(jìn)行預(yù)處理算法的研究優(yōu)化。 其次,論文對攝像機(jī)3A算法進(jìn)行了研究。在自動對焦部分,論文對清晰度評價函數(shù)進(jìn)行了比較,并針對自動對焦的特殊情況對自動對焦搜索方式進(jìn)行了改進(jìn),在不同搜索區(qū)域使用不同步長進(jìn)行搜索,提高搜索效率。在自動曝光部分,論文分析了光圈對景深模糊的影響,提出了一種圖像清晰度與噪聲的綜合評價函數(shù),通過尋找此函數(shù)的最值進(jìn)行自動曝光的優(yōu)化。此方法在硬件上實(shí)現(xiàn)并測試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明此方法可以在景深模糊與噪聲之間尋找到最佳的平衡。在自動白平衡部分,論文對灰度世界算法進(jìn)行了改進(jìn),將圖像分區(qū)域?qū)ふ一疑珔^(qū)域,通過灰色區(qū)域進(jìn)行光照估計(jì),并根據(jù)估計(jì)結(jié)果攝像機(jī)參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明此算法有較好的效果。 最后,論文在DM8127實(shí)驗(yàn)平臺上對圖像預(yù)處理模塊進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和綜合優(yōu)化。根據(jù)場景情況,自適應(yīng)地配置每個模塊,實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量的自動優(yōu)化調(diào)節(jié)。論文基于DM8127的軟件框架,將綜合調(diào)節(jié)模塊在硬件上實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)證明調(diào)節(jié)后的結(jié)果相比原始圖像在主觀視覺質(zhì)量方面有較大程度的提高。
[Abstract]:With the progress of hardware processor and image sensor performance , video monitoring technology is rapidly developing , and the network camera is widely popularized . Image quality is the core competence of the camera , and it is the basis of video analysis technology . High quality video image not only needs high performance hardware , but also needs high - efficient image preprocessing algorithm to match hardware . In this paper , the preprocessing algorithm of the network camera is studied and optimized , and the implementation and verification are carried out on the DM8127 experimental platform . Firstly , the image acquisition model of the camera is analyzed and studied . Based on the influencing factors of image quality , the optimization goal of image quality is discussed . Secondly , the paper studies the algorithm of camera 3A . In the auto - focus part , the paper compares the definition evaluation function and improves the auto - focus search mode for the special case of auto - focus . In the auto - exposure part , the paper analyzes the influence of aperture on the blur of field depth . In the auto - exposure part , the paper analyzes the influence of aperture on the blur of field depth . Finally , the experiment and comprehensive optimization of the image preprocessing module are carried out on the DM8127 experimental platform . According to the situation of the scene , each module is adaptively configured to realize the automatic optimization of the image quality . Based on the software framework of DM8127 , the comprehensive adjusting module is realized on the hardware . The experiment proves that the adjusted result has a greater degree of improvement compared with the original image in subjective visual quality .

【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN948.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1428597