基于FPGA的視頻動態(tài)范圍擴展算法研究與實現(xiàn).pdf

1、視頻動態(tài)范圍擴展技術是實現(xiàn)視頻流的每一幀圖像中特別暗的部位和特別亮的部位能夠同時分辨清楚，以方便安防監(jiān)控和為高級視頻處理提供必要的信息，因此有效快速地實現(xiàn)視頻動態(tài)范圍擴展對實際應用和后期處理至關重要。視頻動態(tài)范圍擴展算法是對每幀圖像，甚至多幀圖像的全部像素進行實時處理，因此數(shù)據量龐大，處理速度慢成為軟件實現(xiàn)方案的瓶頸。同時，隨著高清視頻的普及，處理速度已成為實現(xiàn)實時高清視頻動態(tài)范圍擴展的關鍵。現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)集成諸多硬件資源

2、，低成本高性能，可定制專用的硬件處理單元，且擁有區(qū)別于軟件順序處理方式的并行處理方式，在視頻圖像處理領域占有很大的優(yōu)勢，已經成為實時視頻系統(tǒng)設計的重要選擇之一。
　　 針對上述背景，研發(fā)一種小型的高清視頻動態(tài)范圍擴展系統(tǒng)是很有必要的，同時該系統(tǒng)應達到效果良好、性能穩(wěn)定、實時性好、功耗小、成本低、便攜等指標。
　　 為了實現(xiàn)上述目的，深入研究了視頻動態(tài)范圍擴展算法，分析了包括基于金字塔的多曝光圖像融合、基于最優(yōu)塊的多曝光圖

3、像融合以及基于人眼亮度分辨率的多曝光圖像融合等常用算法;分析比較了這些算法的優(yōu)缺點，以及在FPGA上實現(xiàn)的復雜度，選擇適合在FPGA上實現(xiàn)的基于人眼亮度分辨率的多曝光圖像融和算法;采用浮點數(shù)化整數(shù)的方法對所選算法進行改進，解決浮點數(shù)在實現(xiàn)上消耗資源多和在存儲上占用空間大等問題;在Matlab上編程實現(xiàn)改進后的算法，以驗證改進后算法的效果;采用循環(huán)配置攝像頭曝光值的方法來實現(xiàn)雙曝光;采用5級流水線結構實現(xiàn)基于人眼亮度分辨率的多曝光圖像融和

4、算法，滿足實時處理的要求;最終結合友晶的TRDB-D5M攝像頭和LTM顯示屏，開發(fā)了一套基于Altera的CycloneⅡ系列FPGA芯片的實時高清視頻動態(tài)范圍擴展原型驗證系統(tǒng)。
　　 實驗結果表明，該系統(tǒng)占用的FPGA資源少，在逆光環(huán)境下可以實現(xiàn)亮暗處的細節(jié)同時可分辨清楚，采用33.2MHz的時鐘頻率，處理分辨率為800*480的視頻，處理一幀所需要的時間是10.52ms，即每秒可以處理95幀，即使分辨率是1204*768或1