本文關(guān)鍵詞：基于DSP的固定場景視頻消抖快速算法研究與實(shí)現(xiàn)　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著視頻監(jiān)控產(chǎn)品市場的繁榮,戶外視頻監(jiān)控產(chǎn)品種類越來越多,應(yīng)用場合也越來越廣泛。此類產(chǎn)品的攝像頭容易受到外界環(huán)境因素的干擾,比如吹風(fēng)或攝像頭基座晃動,導(dǎo)致成像視頻畫面的抖動。抖動的視頻會使觀察者產(chǎn)生視覺疲勞,造成對視頻內(nèi)容信息的誤判;同時,視頻抖動會嚴(yán)重干擾后期應(yīng)用的一些視頻處理的效果。因此,消除監(jiān)控視頻的抖動已成為一個亟待解決的問題。視頻消抖,也被稱為穩(wěn)像,是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域重要的研究方向之一,其實(shí)質(zhì)是利用幾何變換關(guān)系補(bǔ)償圖像序列間的非規(guī)則運(yùn)動,以實(shí)現(xiàn)視頻的穩(wěn)定。針對固定場景的視頻,即拍攝視頻的攝像頭沒有大幅移動、監(jiān)控固定區(qū)域,本文分析了該場景視頻抖動的特點(diǎn),研究了穩(wěn)像的原理和系統(tǒng)結(jié)構(gòu),深入探討了固定場景穩(wěn)像各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵技術(shù),包括圖像變換模型、全局運(yùn)動估計(jì)、運(yùn)動補(bǔ)償和穩(wěn)像質(zhì)量評價(jià)方法。針對穩(wěn)像的現(xiàn)實(shí)需求,本文提出了一種固定場景的視頻消抖算法,完成了在監(jiān)控產(chǎn)品DSP處理器上運(yùn)行的穩(wěn)像算法庫的開發(fā)。具體的研究內(nèi)容和成果如下:綜合考慮時間開銷和計(jì)算精度后,設(shè)計(jì)出以Harris角點(diǎn)檢測算子和金字塔LK光流法為基礎(chǔ)的全局運(yùn)動估計(jì)算法,選擇描述圖像變換充分的單應(yīng)性模型,同時通過特征點(diǎn)的布局優(yōu)化、角點(diǎn)亞像素化、RANSAC剔除干擾因素和單純形法優(yōu)化運(yùn)動參數(shù)這四個措施來提高運(yùn)動參數(shù)估計(jì)的精度。在運(yùn)動補(bǔ)償環(huán)節(jié),采用逆映射法和雙線性插值提高重構(gòu)圖像的質(zhì)量。多個方法的評價(jià)結(jié)果顯示,該算法能快速、有效地解決固定場景視頻抖動的問題。為了充分利用DSP的硬件資源,提高穩(wěn)像算法庫的運(yùn)行速度,使用了 5種優(yōu)化穩(wěn)像代碼的方法。這5種方法包括:(1)改善軟件流水,提高并行化處理速度;(2)編譯器優(yōu)化,使編譯器編譯出高效的代碼;(3)浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)定點(diǎn)運(yùn)算,體現(xiàn)DSP的計(jì)算優(yōu)勢;(4)使用內(nèi)聯(lián)函數(shù)和軟件庫,將部分函數(shù)的運(yùn)行效率提高到匯編級;(5)設(shè)計(jì)DMA搬移數(shù)據(jù),讓CPU專心負(fù)責(zé)運(yùn)算。對于720×480分辨率的視頻,這些優(yōu)化工作使得穩(wěn)像程序的運(yùn)行耗時從2300毫秒/幀降低到40毫秒/幀,從而能夠滿足實(shí)時性的要求。
[Abstract]:As the video surveillance products market prosperity, outdoor video surveillance products more and more types of applications, such products are more and more widely. The camera is susceptible to interference from external environmental factors, such as hair or camera base shaking, resulting in imaging video screen shake. Video jitter will make the observer to produce visual fatigue, resulting in the video at the same time, the information content of misjudgment; video jitter will seriously interfere with the late application of some video processing results. Therefore, the elimination of video jitter has become an urgent problem to be solved. Video debounce, also known as stabilization, is one of the important research directions in the field of computer vision, its essence is the use of geometric transformation the relationship between compensation between image sequences and irregular movement, in order to achieve video stability. For the fixed scene video, video camera is not a mobile monitoring The fixed area, this paper analyzes the characteristics of the scene video jitter, study the principle and system structure of image stabilization, in-depth study of the fixed scene image stabilizing the key techniques, including image transformation model, global motion estimation, motion compensation and image quality evaluation method. According to practical needs of stabilization, is proposed in this paper. Debounce algorithm for fixed scene video, completed the development of monitoring products run in the DSP processor on the image stabilization algorithm library. The specific research contents and results are as follows: considering the time cost and accuracy, design a global motion using Harris corner detection operator and the Pyramid LK optical flow method based estimation algorithm full description of the image transform, select the homography model, the layout optimization of feature points, sub-pixel corner of RANSAC, eliminating interference factors and simplex method optimization of motion parameters of the four. To improve the accuracy of motion parameter estimation. The motion compensation link, using the inverse mapping method and bilinear interpolation to improve the quality of the reconstructed image. To evaluate multiple methods. The results show that the algorithm can quickly and effectively solve the fixed scene video jitter problems. In order to make full use of DSP hardware resources, improve the image stabilization algorithm speed library, image stabilization code method uses 5 kinds of optimization. These 5 kinds of methods: (1) improve the software pipelining, improve the parallel processing speed; (2) the compiler optimization, the compiler to compile an efficient code; (3) floating-point operation to fixed-point arithmetic, reflect the computational advantages of DSP (4;) using inline functions and software libraries that will improve the efficiency of some functions to the assembly level; (5) the design of DMA transport data, let CPU attend to operation. For the 720 * 480 resolution video, these optimization work makes the stabilization program running time from 230 0 milliseconds / frames are reduced to 40 milliseconds / frames, which can meet the requirements of real time.

【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：1413575