خلاصة القول:
الضباب لرصد حركة المرور صورة الفيديو مشكلة تدهور، والهندسة المعمارية FPGA صورة الضباب المرور الفيديو التي تعتمد بسرعة نظام defogging. أولا، جمع بيانات الصورة في الوقت الحقيقي إلى المخزن المؤقت SDRAM، ثم يقدر المكون الإنارة على أساس خريطة انتشار، وأخيرا ترميمه صورة حادة على أساس نموذج تشتت في الغلاف الجوي. ويستخدم النظام FPGA مواز قوة قوية معالجة، والسمات الغنية مثل موارد المنطق، وPAL 640 480 صورة ملونة، وسرعة تجهيز 60 لقطة / ثانية. وقد اظهرت النتائج أن النظام لتحقيق تأثير جيد defogging في ضمان جودة فرضية إخراج الفيديو.
شكل الاقتباس الصيني: ارتفاع مينغ، والشمس Junxi، LIU قوانغ ون، وما إلى ذلك تصميم وتنفيذ حركة الفيديو القائمة على FPGA السريعة نظام defogging التكنولوجيا الالكترونية، 2017،43 (6): 71-74.
الإنجليزية شكل الاقتباس: قاو تشيوان مينغ، والشمس Junxi، ليو قوانغ ون، وآخرون. تصميم وتنفيذ على نظام إزالة الضباب سرعة عالية في صور الفيديو حركة المرور على أساس FPGA .Application من تقنيات الالكترونية، 2017،43 (6): 71-74.
0 مقدمة
حركة الفيديو رصد نوعية الحصول على الصور موجودة غامض، سطوع خافت وغيرها من القضايا تحت الضباب والضباب، والتي سوف نقل المركبات وصعوبات كبيرة فعال جمع المعلومات التنظيمية جلب، يجعل من الصعب جدا لاستخراج المعلومات المفيدة من الصورة. لذلك، كيف بسرعة وكفاءة الصورة defogging، والحد من تأثير الظروف الجوية على نظام المرور مراقبة وتحسين حركة المرور مراقبة جودة الفيديو أصبحت قضية يجب حلها.
وحتى الآن، حول كيفية defogging على نحو فعال، وكانت هناك مجموعة متنوعة من طريقة المحلي وdefogging، وهذه الأساليب البحثية يمكن تنقسم إلى فئتين: تحسين الصورة وطريقة استعادة الصورة. ويشيع استخدام أسلوب تحسين الصورة عند الناس في وقت مبكر لاستكشاف كيفية defogging على نحو فعال، وذلك أساسا Retinex نظرية الرسم البياني معادلة خوارزمية على أساس الخصائص الإحصائية لل وEdwin.H.Land، الذي اقترح . وثيقة طريقة تحسين الصورة باستخدام defogging فعال الصورة؛ وثيقة لتحقيق التأثير البصري للضباب تحسين تباين الصورة، مثل هذه الأساليب لتحسين النقيض من التركيز الصورة عن طريق وسائل مختلفة لتحقيق defogging البصرية، ولكن دون الأخذ بعين الاعتبار تنوع الضباب عمق صورة المشهد الذي لا يمكن أن يتحقق defogging بشكل أساسي. بعد طريقة استعادة الصورة على أساس نموذج المادي للصورة استعادة الطبيعية، فإن له تأثير defogging جيد. يرصد ممثل كاي مينغ هو قبل مرور الخوارزمية الظلام ضباب ، حاد طريقة استعادة الصورة وفقا لقوانين الإحصائية للقناة الظلام، defogging تأثير واضح، ولكن أكبر كمية من الحساب، خصوصا رقيق النفاذية باستخدام لينة حصيرة (أو دليل تصفيتها ) معقد جدا وتستغرق وقتا طويلا، لا تستطيع ان تلبي الفيديو في الوقت الحقيقي لتجهيز ضباب.
وFPGA لديها قوية موازية القدرة على التجهيز الحسابي، يمكنك القيام به في الوقت الحقيقي معالجة الفيديو، على هذا الأساس، FPGA باعتبارها في الوقت الحقيقي منصة فعالة معالجة الفيديو يستخدم على نطاق واسع المحمولة. واستنادا إلى أدبيات الأبحاث خوارزميات لFPGA الحوسبة القدرة، وتجهيز سريع سرعة وغيرها من الخصائص، والأدب جعل تبسيط ويقترح تحسين خوارزمية صورة الضباب نظام defogging السريع الفيديو حركة المرور. تبين التجارب أن النظام يمكن حل فعال لمشاكل رصد الفيديو تدهور صورة حركة المرور الضباب.
1 سريع خوارزمية لdefogging
تدفق 1.1 خوارزمية
من أجل الحد من تعقيد الضباب الخوارزمية، وتحسين نظام الوقت الحقيقي، والنظام الحالي هو فعال defogging المعالجة على أساس العنصر الإنارة Y، لا سيما يظهر defogging الخوارزمية في الشكل. يتم تحويل أولا، بيانات الفيديو التي تم جمعها من خلال فك، وإلى بيانات YCbCr إلى المخزن المؤقت SDRAM، ثم استخراج عنصر الإنارة Y، وعملية قلب من أجل الحصول على لون معكوس، معكوس عملية تصفية لون متوسط، وتصفية FIG الناتجة الصورة نشر في الغلاف الجوي نموذج تشتت، والبيانات صورة YCbCr باستخدام يقدر الحالي في الغلاف الجوي شدة الضوء و، على أساس نموذج تشتت في الغلاف الجوي، وذلك باستخدام الضباب في الغلاف الجوي انتشار FIG وشدة الضوء والضباب FIG استعادة الإنارة الصورة المكونة عنصر الإنارة ، حصلت أخيرا تصحيح سطوع الصورة RGB بعد استعادة استنادا إلى الصورة النهائية للضباب، من أجل حل مشاكل الجودة صورة قاتمة تجهيز ضباب.
إن تقدير شدة الضوء من 1.2 أجهزة الصراف الآلي
هذا النظام إنعام النظر في إمكانية تنفيذ FPGA، ومتطلبات معالجة الفيديو مراقبة حركة المرور في الوقت الحقيقي، وإجراء التعديلات التالية إلى الغلاف الجوي الحصول على ضوء كثافة A: أقصى قيمة الإنارة Ymax أولا تكتسب إطار واحد من الصورة، ومن ثم Ymax البنك التجاري المقابلة، البيانات كر إلى بيانات RGB، حصلت IR، IG، IB، وشدة الضوء في هذا الوقت الغلاف الجوي: A = ماكس .
تقدير مرشح متوسطي من FIG تنتشر 1.3
يكتسب FIG الهدف انتشار ضباب مشهد الهدف اكتساب التركيز، من أجل استرداد FIG الضباب صورة الضباب. استخدامات نظام انتشرت بسرعة الحصول على الإنارة نظر المقلوب بسيطة وسيلة فعالة لتلبية متطلبات الوقت الحقيقي defogging الفيديو. وعند النظر في صورة استعادة دون الضباب، وبسهولة طغت الهدف المشهد بالتفصيل، من أجل تعزيز التفاصيل حافة المشهد الهدف، في حين أن تمت فلترتها فرضه الضوضاء على عملية مقلوب، والحاجة إلى معكوس اللون متوسط عملية شروط، من أجل تعزيز صورة استعادة حافة التفاصيل.
متوسط الترشيح هي قيمة تدرج تصفية القوالب فعالة في الفرز، واختيار قيمة الوسيطة باعتبارها قيمة الانتاج من القالب انزلاق. و تعيين (س، ص)، ز (س، ص) هي كثافة الصورة ومتوسط قيمة الانتاج مرشح صالحة. عندما W هو قالب مرشح انزلاق، ثم:
1.4 صورة استعادة
التعبير نموذج تشتت في الغلاف الجوي، يمكن استعادة باستخدام نشر FIG الإنارة الصورة المكونة من دون الضباب. بسبب وجود 0 تميل إلى نشر FIG، فمن الضروري إضافة أقل T0 قيمة الحد، المطلوب صيغة استعادة في صيغة (2):
تصحيح صورة الإنارة 1.5
بعد استعادة defogging جودة الصورة قاتمة، لا بد من إعادة النظر في سطوع الصورة. صورة الفيديو defogging تجهيز متطلبات الوقت الحقيقي عالية، وتصحيح السطوع في الوقت الحقيقي ممكن دون التأثير على النظام.
واستنادا إلى فكرة أعلاه، نقترح طريقة بسيطة وفعالة لتحسين سطوع الصورة، وتصحيح الصورة المستعادة بعد طريقة RGB، استنادا إلى حجم الصورة استنادا إلى قيمة الإنارة تدرج، على النحو التالي:
حيث، نيابة عن C R، G، B ثلاث قنوات اللون؛ ف هو عامل التصحيح، كلما كانت ذات قيمة ص، وأكثر إشراقا جودة الصورة تعديلها. تم العثور على هذه الورقة عن طريق اختيار ع = 50، ويمكن تحقيق تأثير التصحيح أفضل.
2 FPGA المستندة سريع خوارزمية الضباب
الإطار العام للنظام هو مبين في الشكل.
وينقسم النظام إلى أربع وحدات وظيفية كل شدة الضوئية في الغلاف الجوي الحصول على وحدة A، وتقدير FIG نشر حتى وحدة، وحدة تصحيح صورة الإنارة وحدة الترميم. بيانات الصورة معالجة الوضع عبر خط انابيب من العملية، جميع البيانات صورة مدخلات المسلسل والوحدات واحدا تلو الآخر، وأخيرا بعد الانتهاء من الإنتاج لتجهيز ضباب. FIFO العازلة للبيانات بين وحدات، مما يجعلها المزيد من التنسيق بينهما.
الغلاف الجوي شدة الضوء وحدة اكتساب 2.1
حصلت أول أقصى قيمة الإنارة من وجهة Ymax الإنارة، وYmax ويحول في المقابل البنك التجاري، والبيانات الكروم إلى بيانات RGB، مع A = ماكس ، احصل على الغلاف الجوي الخفيف الكثافة وضرورة اجتياز إطار من بيانات الصورة، والتي تؤثر بشدة على النظام في الوقت الحقيقي، من أجل الحد من تأثير ذلك على وصول الغلاف الجوي شدة الضوء نظام الوقت الحقيقي، في حين تعمل في المقارنة يتم توفير عداد، عندما التهم المضادة عندما 640 480 (PAL القياسية مصدر الفيديو هو صورة ملونة 640 480)، أي، تمثل صورة من البيانات التي تمت معالجتها. من خلال تحليل تجريبي، يتم تحديث نظام 20 كل بيانات الصورة المصنعة مرة واحدة في الغلاف الجوي البصرية كثافة A، للحصول على أفضل تأثير الضباب الفيديو. تدفق عملية محددة هو مبين في الشكل (3).
2.2 مع فلتر وحدة تقدير انتشار FIG.
وحدة الترشيح المتوسط ينقسم إلى قسمين الشريحة القوالب وحدة الطلب. يختار النظام الانزلاق شكل 3 3 مرشح متوسطي، داعيا IP قوالب altshift_taps الأساسية الانزلاق الى تحقيق سجل التحول، كما هو مبين في الشكل. حيث، D1 ~ D9 قيمة الإنارة وحدات معالجة الصور ليتم فرزها.
بعد فرز وسيطة D1 ~ D9 حسب الحجم، كما حصلت على القيمة الحالية بواسطة القالب شريحة فلتر قيمة الانتاج المتوسط، كما هو مبين في الشكل.
صورة وحدة استعادة 2.3
نفذت شعبة المكالمات الثاني Quartus LPM_DIVIDE المفرق.
السطوع وحدة تصحيح 2.4
لا يوجد صورة الضباب defogging الانتعاش تظهر ظاهرة صورة قاتمة، ويرجع ذلك إلى مختلف السيناريوهات ودرجات مختلفة من قاتمة، ليس فقط يقلل من تأثير defogging، ولكن أيضا يؤثر تأثيرا خطيرا على حركة المرور مراقبة استخراج الفيديو معلومات مفيدة. لذلك، يتم استعادة هذا النظام بعد على صورة خالية من الضباب باستخدام معادلة التصحيح (4) لتصحيح سطوع الصورة مرة أخرى، وتحسين سطوع الصورة الشاملة. عندما يتم احتساب (3) باستخدام قيمة الرمادي الصيغة، منذ FPGA لا يدعم حساب الفاصلة العائمة، يتم تحويل الحساب إلى الصيغة (6) صيغة (3) القيم تدرج:
3 تحليل تجريبي
وFPGA نظام يتم تحديد سلسلة EP2C70F896C6 إعصار الثاني ألتيرا كما الشريحة الرئيسية، وذلك باستخدام فيريلوج برمجة لغة، مصدر الفيديو لجمع PAL صورة ملونة النظام هو 640 480، وإخراج VGA 640 480 وضع العرض، معدل التحديث من 60 هرتز. Defogging خوارزمية نظام التحسين استنادا إلى مزيد من تحسين في الوقت الحقيقي، وسرعة تجهيز defogging 60 لقطة / ثانية، تلبي تماما متطلبات المعالجة في الوقت الحقيقي من الفيديو.
ويبين الجدول (1) والتجريبية الإشغال نظام الموارد FPGA، وتصميم نظام لا يستغرق الكثير من الموارد FPGA، وتكاليف الأجهزة منخفضة.
4 خاتمة
تقدم هذه الورقة استنادا FPGA-صور الفيديو المرور النظام الأساسي الأجهزة من نظام defogging بسرعة، وهذا النظام هو تأثير defogging جيدة، ويمكن أن تقلل بشكل فعال من تأثير الضباب على نظام مراقبة حركة المرور. FPGA الحوسبة السلطة قوية، والسمات الغنية مثل موارد منطقية، وبالتالي فإن النظام وفقا للاحتياجات الفعلية يمكن ان تكون مرتبطة مع الأنظمة الأخرى، مثل لوحة رخص السير معالجة التعرف على الواجهة الأمامية، وتوفير لوحة ذات جودة عالية للكشف عن لاحقة، وتحديد مصادر التعريف. تصميم النظام بسيطة ومنخفضة التكلفة، له قيمة عملية جيدة.
مراجع
زان شيانغ، لهب كفافي. ضبابي طريقة تحسين الصورة على أساس التباين المحلي تطبيقات الحاسب الآلي، 2007،27 (2): 510-512.
Linxiao يونيو، ليانغ Fengmei. Defogged Retinex خوارزمية تقوم على صورة تقنية التلفزيون، 2013 (17): 047.
TAN R T.Visibility في أحوال جوية سيئة من صورة واحدة .Proceedings من مؤتمر IEEE على رؤية الحاسوب ونمط Recognition.Washington العاصمة، الولايات المتحدة الأمريكية: IEEE الصحافة، 2008: 1-8.
RIZZI A، D ماريني، ROVATI L L، al.Unsupervised آخرون التصحيحات من المسيطرين لوني غير معروف باستخدام خوارزمية Retinex أساس البراونية-مسار .Journal التصوير الإلكترونية، 2003،12 (3): 431-441.
HE K، J SUN، TANG X.Single إزالة صورة الضباب باستخدام قناة الظلام قبل .Proceedings من مؤتمر IEEE على الحاسوب Visionand التعرف على الأنماط، ميامي، FL، الولايات المتحدة الأمريكية: جمعية الحاسبات IEEE 2009: 1956-1963.
HE K، J SUN، TANG X.Guided تصفية صورة المعاملات .IEEE على تحليل نمط وآلة الاستخبارات، 2013،35 (6): 1397-1409.
قوه مروحة، CAI تسى شينغ، بن شيه، وآخرون صورة واحدة التلقائي defogging خوارزمية جديدة الصين صورة والرسومات، 2011،16 (4): 516-521.
كريتز (US) المتقدم FPGA تصميم الهندسة المعمارية والتنفيذ والتحسين منغ شين يوان، بكين: ماكينات صناعة الصحافة، 2009.
بال نيكا تصميم (US) .Verilog HDL الرقمية والتوليف . شيا ون بكين: الصناعة الالكترونية برس، 2009.
الكاتب المعلومات:
ارتفاع مينغ 1، الشمس Junxi 2، LIU قوانغ ون 1، فقط 1 هوا، وتشن Guangqiu 1
(كلية هندسة الالكترونيات والمعلومات، جامعة تشانغ تشون، تشانغ تشون 130022، الصين؛ 2. شمال شرق جامعة المعلمين، كلية علوم الحاسب وتقنية المعلومات، تشانغتشون 130117)
