本文關鍵詞：基于DM8127 DSP的道路監(jiān)控視頻高分辨率圖像重建

  更多相關文章： DM8127 DSP IBP NEDI插值 ICBI插值

【摘要】：在道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,需要對車輛、行人進行實時的跟蹤和識別。通過超分辨率重建技術,可以提高圖像的分辨率,為跟蹤和識別提供更精確的信息。本文研究內容來源于江蘇億通高科技股份有限公司的“基于IPNC DM8127的道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)”項目,將IPNC DM8127采集的道路監(jiān)控視頻圖像通過網絡傳輸至服務器,在服務器端對車輛圖像進行超分辨率重建。本文主要工作如下:(1)基于IPNC DM8127硬件平臺和IPNC RDK軟件開發(fā)環(huán)境,完成了系統(tǒng)平臺和開發(fā)環(huán)境的搭建,基于McFW框架,通過編程實現(xiàn)了視頻圖像的采集、顯示和網絡傳輸。同時創(chuàng)建了DSPALG Link,在DSP核上實現(xiàn)了車輛灰度化和運動車輛檢測算法的移植。實驗結果表明,運動車輛檢測的效果良好,視頻的采集、網絡傳輸和顯示亦達到了實時的要求,為圖像處理算法的DSP移植奠定了基礎。(2)針對IBP算法重建圖像存在的邊緣鋸齒和模糊問題,提出了基于NEDI插值的IBP重建算法。分析了圖像邊緣鋸齒和模糊存在的原因,對算法進行了改進,并利用NEDI插值來獲取IBP算法高分辨率圖像的初始估計。對標準圖像和道路監(jiān)控視頻中提取的真實圖像進行了仿真實驗。實驗結果表明,該方法提高了峰值信噪比,降低了均方根誤差,提高了重建圖像的邊緣質量和主觀視覺效果。(3)為解決(2)所提出的算法計算量大、圖像邊緣存在偽影的問題,對算法做了進一步改進,提出了基于ICBI插值的IBP重建算法。ICBI插值首先利用FCBI插值得到待插值點的初始值,并對每個待插值點定義一個能量項,根據(jù)能量項對初始值進行迭代修正,得到最終的結果。由于ICBI插值邊緣保持效果好,計算量小,可利用ICBI插值得到高分辨率圖像的初始估計。針對標準圖像和真實車輛圖像進行的仿真實驗從主觀視覺效果、客觀評價參數(shù)和計算時間三個方面證明了改進算法的優(yōu)越性。
【關鍵詞】：DM8127 DSP IBP NEDI插值 ICBI插值
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 縮略詞10-11
• 第一章 緒論11-20
• 1.1 論文的研究背景和意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)12-13
• 1.2.2 達芬奇技術13-14
• 1.2.3 超分辨重建技術14-18
• 1.3 本文主要研究內容18-20
• 第二章 基于IPNC DM8127的道路視頻監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)20-40
• 2.1 IPNC DM8127硬件平臺20-22
• 2.2 McFW軟件架構22-26
• 2.2.1 Link API機制23-24
• 2.2.2 Chain的建立24-25
• 2.2.3 McFW API機制25-26
• 2.3 IPNC DM8127系統(tǒng)平臺的搭建26-29
• 2.3.1 Linux開發(fā)環(huán)境26-27
• 2.3.2 IPNC RDK的安裝27
• 2.3.3 IPNC RDK開發(fā)環(huán)境配置27-28
• 2.3.4 IPNC RDK的編譯28
• 2.3.5 系統(tǒng)啟動參數(shù)和網絡配置28-29
• 2.4 視頻網絡傳輸和幀差法的DSP實現(xiàn)29-39
• 2.4.1 DSPALG Link的創(chuàng)建29-31
• 2.4.2 系統(tǒng)視頻流Chain的設計31-36
• 2.4.3 幀差法的DSP實現(xiàn)36-37
• 2.4.4 實驗結果分析顯示37-39
• 2.5 本章小結39-40
• 第三章 基于NEDI插值的IBP超分辨率重建算法40-53
• 3.1 超分辨率重建技術40-43
• 3.1.1 超分辨率重建降質模型40-41
• 3.1.2 超分辨率重建理論基礎41-42
• 3.1.3 超分辨率重建基本流程42-43
• 3.2 IBP超分辨率重建算法43-44
• 3.2.1 IBP重建算法43-44
• 3.2.2 IBP重建算法分析44
• 3.3 基于NEDI插值的IBP重建算法44-48
• 3.3.1 NEDI插值算法45-46
• 3.3.2 算法實現(xiàn)46-48
• 3.4 實驗結果及分析48-52
• 3.4.1 標準圖像重建實驗48-50
• 3.4.2 真實圖像重建實驗50-51
• 3.4.3 改進IBP重建算法缺點51-52
• 3.5 本章小結52-53
• 第四章 基于ICBI插值的IBP超分辨率重建算法53-66
• 4.1 ICBI插值算法原理53-56
• 4.1.1 FCBI插值53-55
• 4.1.2 ICBI插值55-56
• 4.1.3 ICBI插值基本流程56
• 4.2 基于ICBI插值的IBP超分辨率重建算法56-59
• 4.2.1 插值算法對比57-59
• 4.2.2 算法流程59
• 4.3 實驗結果及分析59-65
• 4.3.1 標準圖像重建實驗59-62
• 4.3.2 真實圖像重建實驗62-65
• 4.4 本章小結65-66
• 第五章 總結和展望66-68
• 5.1 本文主要研究工作66-67
• 5.2 不足及研究展望67-68
• 參考文獻68-72
• 致謝72-73
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文73

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本文編號：569147