基于DM8127 DSP的道路监控视频高分辨率图像重建

发布时间：2017-07-20 17:19

  本文关键词：基于DM8127 DSP的道路监控视频高分辨率图像重建

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【摘要】：在道路视频监控系统中,需要对车辆、行人进行实时的跟踪和识别。通过超分辨率重建技术,可以提高图像的分辨率,为跟踪和识别提供更精确的信息。本文研究内容来源于江苏亿通高科技股份有限公司的“基于IPNC DM8127的道路视频监控系统研发”项目,将IPNC DM8127采集的道路监控视频图像通过网络传输至服务器,在服务器端对车辆图像进行超分辨率重建。本文主要工作如下:(1)基于IPNC DM8127硬件平台和IPNC RDK软件开发环境,完成了系统平台和开发环境的搭建,基于McFW框架,通过编程实现了视频图像的采集、显示和网络传输。同时创建了DSPALG Link,在DSP核上实现了车辆灰度化和运动车辆检测算法的移植。实验结果表明,运动车辆检测的效果良好,视频的采集、网络传输和显示亦达到了实时的要求,为图像处理算法的DSP移植奠定了基础。(2)针对IBP算法重建图像存在的边缘锯齿和模糊问题,提出了基于NEDI插值的IBP重建算法。分析了图像边缘锯齿和模糊存在的原因,对算法进行了改进,并利用NEDI插值来获取IBP算法高分辨率图像的初始估计。对标准图像和道路监控视频中提取的真实图像进行了仿真实验。实验结果表明,该方法提高了峰值信噪比,降低了均方根误差,提高了重建图像的边缘质量和主观视觉效果。(3)为解决(2)所提出的算法计算量大、图像边缘存在伪影的问题,对算法做了进一步改进,提出了基于ICBI插值的IBP重建算法。ICBI插值首先利用FCBI插值得到待插值点的初始值,并对每个待插值点定义一个能量项,根据能量项对初始值进行迭代修正,得到最终的结果。由于ICBI插值边缘保持效果好,计算量小,可利用ICBI插值得到高分辨率图像的初始估计。针对标准图像和真实车辆图像进行的仿真实验从主观视觉效果、客观评价参数和计算时间三个方面证明了改进算法的优越性。
【关键词】：DM8127 DSP IBP NEDI插值 ICBI插值
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TN948.6
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 缩略词10-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 论文的研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 视频监控系统12-13
• 1.2.2 达芬奇技术13-14
• 1.2.3 超分辨重建技术14-18
• 1.3 本文主要研究内容18-20
• 第二章 基于IPNC DM8127的道路视频监控系统开发20-40
• 2.1 IPNC DM8127硬件平台20-22
• 2.2 McFW软件架构22-26
• 2.2.1 Link API机制23-24
• 2.2.2 Chain的建立24-25
• 2.2.3 McFW API机制25-26
• 2.3 IPNC DM8127系统平台的搭建26-29
• 2.3.1 Linux开发环境26-27
• 2.3.2 IPNC RDK的安装27
• 2.3.3 IPNC RDK开发环境配置27-28
• 2.3.4 IPNC RDK的编译28
• 2.3.5 系统启动参数和网络配置28-29
• 2.4 视频网络传输和帧差法的DSP实现29-39
• 2.4.1 DSPALG Link的创建29-31
• 2.4.2 系统视频流Chain的设计31-36
• 2.4.3 帧差法的DSP实现36-37
• 2.4.4 实验结果分析显示37-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第三章 基于NEDI插值的IBP超分辨率重建算法40-53
• 3.1 超分辨率重建技术40-43
• 3.1.1 超分辨率重建降质模型40-41
• 3.1.2 超分辨率重建理论基础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 算法实现46-48
• 3.4 实验结果及分析48-52
• 3.4.1 标准图像重建实验48-50
• 3.4.2 真实图像重建实验50-51
• 3.4.3 改进IBP重建算法缺点51-52
• 3.5 本章小结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 插值算法对比57-59
• 4.2.2 算法流程59
• 4.3 实验结果及分析59-65
• 4.3.1 标准图像重建实验59-62
• 4.3.2 真实图像重建实验62-65
• 4.4 本章小结65-66
• 第五章 总结和展望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
• 参考文献68-72
• 致谢72-73
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文73

【参考文献】

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本文编号：569147