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视频画质增强算法及其硬件实现
其他题名Algorithms and Hardware Implementations of Video Enhancement
汪彦刚
学位类型工学博士
导师彭思龙
2011-05-31
学位授予单位中国科学院研究生院
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词视频增强 硬件体系结构 视频缩放 锐度增强 自动曝光控制 自动白平衡 Video Enhancement Hardware Architecture Video Scaling Sharpness Enhancement Auto Exposure Control Auto White Balance
摘要图像和视频处理技术在诸多领域应用广泛,如电视广播、视频监控、医疗成像、工业检测和消费电子产品等。随着各种新的显示设备不断涌现,大尺寸、高分辨率和高帧率视频显示终端已经得到普及,但是视频画面质量本身却进步缓慢。无论是从视觉体验还是图像分析的角度,更好的视频画面质量都至关重要。这就需要高性能的视频增强算法及其针对具体产品的硬件实现。本文针对视频画质增强的需求,提供了一组从算法到硬件实现的系统解决方案,主要包括:(1) 视频缩放中的混叠抑制,(2) 锐度增强,和(3) 曝光控制和白平衡。 视频缩放过程中,往往会引入混叠,使图像出现伪像,如锯齿形边缘等。本文分析视频混叠效应产生的原因,并提出了一个灵活的视频缩放算法框架。该框架使用B样条及其高阶导数共3种成分的组合作为主滤波器来抑制混叠效应,3种成分的权重可以根据不同应用进行调整。以此算法框架为基础,本文充分利用信号处理、硬件体系结构、图论等各方面的优化设计方法,设计了一个视频任意缩放处理器的硬件体系结构,其中行列滤波器、缩放因子都可以通过简单的寄存器配置实时进行调整。这个视频缩放处理器是一个高性能、低开销、低功耗和可重配置的硬件系统。 由于带宽的限制,视频信号在采集、传输等过程中高频信息容易丢失,导致锐利程度下降,所以需要提高图像的亮度和色彩表现能力,尤其图像边缘处的锐度。本文提出了一种视频亮度和色度瞬态增强算法,利用图像的局部特征,使用两个高斯滤波器的结果之差自适应地进行边缘增强和背景平滑,改善了图像的锐度。同时,本文给出了相应算法的硬件体系结构和FPGA器件上的具体实现。在性能和资源平衡的前提下,系统具有良好的可重配置性和重用性,可以作为基于窗口的滤波器的通用参考架构。 最后,本文提出的算法和一些常规算法结合起来,在具体的FPGA系统中实现了一个视频处理算法流,并应用于两款已经量产的产品中,经过现场的验证和反馈,该系统能够明显提升视频的画质。其中我们针对图像传感器成像过程提出了两组视频增强算法。成像过程中,往往会出现图像亮度过高或者过低、颜色偏蓝或者偏红等,这会导致图像质量下降,不能准确、清晰地表征场景的特征。本文针对此问题提出了一套基于混合机制的自动曝光控制和自动白平衡算法。算法根据图像直方图、特定区域亮度和色度信息特征自适应地调整曝光时间、信号增益和各颜色通道的调整因子,用迭代的方式稳定、高效、快速地校正视频亮度水平和色度偏差。算法针对硬件实现进行了全面优化,是一组鲁棒、资源开销少和性能高的解决方法。 除了具体算法功能本身,本文融合了算法和硬件实现,两条主线并行,其中许多设计方法都可以有效减少常规设计流程中由于算法和硬件孤立导致的反复迭代,可以作为一套从算法到硬件体系结构和具体实现的参考设计流程。
其他摘要Image and video processing techniques are widely employed in many fields, such as television broadcasting, video surveillance, medical imaging, industrial inspection and consumer electronics. With the rapid emergence of new display devices, large size video display units with high resolution and high frame rates are increasingly popular. But a corresponding improvement in video quality is still progressing slowly. Better video quality is always essential for either a better visual experience or more accurate image analysis. The key to better video quality is the development of specific video enhancement algorithms, and their hardware implementations. This paper proposes a group of systematic solutions, including both algorithms and hardware implementations, which solve three main problems in the video processing pipeline: (1) aliasing suppression in video scaling, (2) sharpness enhancement, and (3) exposure control and white balance. Aliasing is always introduced when scaling a video signal, bringing artifacts to the image, such as jagged edges. This paper analyzes the cause of aliasing and proposes a flexible video scaling algorithm framework. The proposed algorithm employs the sum of a B-spline kernel and its two high-order derivatives with different weights which can be adaptively changed for different applications to suppress aliasing. Many schemes from signal processing, hardware architecture, graph theory and so on, are employed to implement the hardware architecture of an arbitrary video scaling processor. The filters and scaling factors can be adjusted in both vertical and horizontal directions through simple register configuration during runtime. The processor qualifies as a high-performance, low-cost, reconfigurable hardware system. The sharpness of a video signal can be degraded by bandwidth constraints during acquisition and transmission, so improving the sharpness of video signals is of great importance, especially around the edges of an image. This paper proposes a video luminance and chrominance transient improvement algorithm to improve the sharpness of video signals, which utilizes the local features of an image and the difference of two Gaussian filters to enhance edges and smooth background. Meanwhile, the hardware architecture and FPGA based implementation of the algorithm is also presented. The system features favorable reconfigurability and reusability with a balance between performance and resource usage, and can be used as a ref...
馆藏号XWLW1592
其他标识符200718014628063
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6378
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
汪彦刚. 视频画质增强算法及其硬件实现[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院研究生院,2011.
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