CN112929690A - 一种视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法，包括用于整机供电的供电模块，及与供电模块电连接的基于ZYNQ平台的视频增强系统；所述基于ZYNQ平台的视频增强系统包括用于读取解码后的视频流，将视频流进行分区缓存，并对缓存区的视频图像进行提取和处理的ZYNQ处理器；及与ZYNQ处理器的输入端口连接并用于将已编码的数字视频信号进行还原解码的视频解码芯片；及与ZYNQ处理器相连并用于对视频流进行分区缓存的DDR3 SDRAM存储器；及与ZYNQ处理器的输出端口连接并用于将增强处理后的视频流进行输出的视频输出模块；本发明的视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法，实现实时视频增强处理。

Description

一种视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法
技术领域
本发明涉及一种视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法，属于视频影像处理技术领域。
背景技术
分数阶微积分运算是对整数阶微积分运算的推广，与整数阶微积分运算相比，分数阶微积分拓展了运算的阶次，虽然实现的复杂度相对较高，但比整数阶微积分有更高的实现自由度和灵活性；现代信号分析与处理中大多是各种特征都不稳定的信号，这些信号具有非线性、非因果、非平稳等特征，因此分数阶微积分理论中的多种算法都适用于处理这种信号。近些年来，在信号分析处理领域分数阶微积分的研究与应用取得了突飞猛进的发展，图像信号作为一种二维的信号与分数阶微积分理论的结合也得到了越来越多学者的关注；分数阶微积分理论在二维图像信号中的研究应用，主要集中在图像增强、图像去噪、图像分割、边缘检测、数字水印等领域；一般来说图像中纹理细节等信息是高度自相似的分形信息，而分形理论的数学基础是分数阶微积分，因此可以考虑使用分数阶微积分处理来增强二维图像信号中具有分形特征的复杂纹理细节特征。分数阶微积分在图像处理领域也取得了突飞猛进的进展，主要体现在图像细节增强、图像的边缘提取及图像的去噪处理等应用方面；分数阶微积分在图像处理领域的广泛应用主要得益于分阶微积分弱导数的优点，即可以在增强图像高频分量的同时非线性的保留图像的低频分量；视频增强处理是对接收到的视频流信号进行增强，如将远端传输过来的低码率视频转换为高清清晰的画面，现有技术中，针对视频内容不清晰、压缩视频，确保在接收端能够查看到噪声等问题，通过AI技术智能去伪影、去噪等技术去除视频中的压缩伪影、噪声，从而改善画面，其中，视频增强处理方法较多，如中国专利申请号：201811198242.0，公开了一种视频增强方法，该方法包括：获取待显示视频的分辨率；获取所述分辨率对应的视频增强算法；通过所述视频增强算法对所述待显示视频进行增强；该方案根据视频的分辨率选择视频增强算法，对视频的增强更符合视频本身的特征，获得更好的视频增强效果，但其是针对视频分辨率进行对应增强，无法对视频流进行增强处理，再如中国专利申请号：201410401578.8公开的视频增强的方法，其依次获取视频中的各个帧；对每一个当前帧，确定反映运动状态或明暗的属性信息，查找预设的映射关系得到与所述属性信息对应的控制参数，用所述控制参数对所述当前帧执行视频增强操作；其操作是通过对各帧进行属性参数进行控制，其计算工作量大，其无法应用于PDA及其他便携式设备视频数据的增强，而现有的基于CPU的视频增强处理实时性差，一般面向图像增强而非视频增强；具有良好效果的增强算法则因为处理硬件运算力不足难以推广到视频实时增强领域；分数阶微分算子因为具有良好的增强效果而受到广泛关注，但由于其算法较常规算法复杂，难以在基于CPU的平台上实现实时视频增强。
发明内容
为解决上述问题，本发明提出了一种视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法，实现实时视频增强处理。
本发明的视频分数阶微分算子增强系统，包括用于整机供电的供电模块，及与供电模块电连接的基于ZYNQ平台的视频增强系统；所述基于ZYNQ平台的视频增强系统包括用于读取解码后的视频流，将视频流进行分区缓存，并对缓存区的视频图像进行提取和处理的ZYNQ处理器；及与ZYNQ处理器的输入端口连接并用于将已编码的数字视频信号进行还原解码的视频解码芯片；及与ZYNQ处理器相连并用于对视频流进行分区缓存的DDR3 SDRAM存储器；及与ZYNQ处理器的输出端口连接并用于将增强处理后的视频流进行输出的视频输出模块。
进一步地，所述ZYNQ处理器内部的PL端设有视频增强IP核。
本发明的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，包括以下步骤：
第一步，ZYNQ处理器的PL端读取视频解码芯片的视频流，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将视频流分别缓存至存储器的A和B两个区域，其中存储器区域A对每帧视频均进行缓存，存储器区域B每10帧缓存一帧；
第二步，ZYNQ处理器的PS端对缓存区域B的图像数据进行特征提取并计算分数阶微分算子的阶次量化值；
第三步，ZYNQ处理器的PS端将第二步中得到的阶次写入到PL端AXI总线接口的视频增强IP核；
第四步，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将缓存于区域A的视频流输出至视频增强IP核；
第五步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核根据第三步中写入的阶次量化值查找对应的分数阶微分算子卷积模板并与视频流进行卷积及相关的其他运算，从而得到增强后的视频流；
第六步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核将增强后视频流输出至视频输出模块。
进一步地，所述视频增强IP核由BRAM模块、查找表模块、卷积计算模块、颜色空间正向转换模块、颜色空间反向转换模块和行缓冲模块组成；
所述BRAM模块的输入端口与ZYNQ处理器的PS端相连；所述BRAM模块的输出端口与查找表模块的输入端口连接；所述查找表模块的输出端口与卷积计算模块的输入端口连接；所述颜色空间正向转换模块的输入端口与行缓冲模块的输出端口相连；所述卷积计算模块的输出端口与颜色空间反向转换模块的输入端口连接；所述卷积计算模块的输入端口经颜色空间正向转换模块接收视频流；所述颜色空间反向转换模块的输出端口与视频输出模块的输入端口连接。
进一步地，所述第二步的具有操作步骤如下：根据卷积核大小对每个图像子区域提取对比度、亮度和梯度并对其进行归一化处理，得到输入向量，通过非线性函数将该输入向量映射为[0,10]之间的整数值输出。
进一步地，所述第五步中的具体计算步骤如下：ZYNQ处理器的PS端通过AXI总线将分数阶阶次写入的BRAM模块，视频增强IP核中的查找表模块读取BRAM模块输出的对应于每个像素的卷积模块阶次量化值，生成4个卷积模块；卷积计算模块利用4个卷积模块分别处理视频流的每一个像素，并将结果进行加和输出。
进一步地，所述第六步的具体操作步骤如下：ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核中的颜色空间反向转换模块将增强后视频流输出至视频输出模块。
与现有技术相比较，本发明的视频分数阶微分算子增强系统及其实现方法，基于ZYNQ平台利用软硬件协同设计技术实现，视频流可以实时得到增强；由于每个10帧才更新一次分数阶微分算子的阶次，避免了频率更新阶次造成的增强后视频的剧烈变化。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示的视频分数阶微分算子增强系统，包括用于整机供电的供电模块，及与供电模块电连接的基于ZYNQ平台的视频增强系统；所述基于ZYNQ平台的视频增强系统包括用于读取解码后的视频流，将视频流进行分区缓存，并对缓存区的视频图像进行提取和处理的ZYNQ处理器；及与ZYNQ处理器的输入端口连接并用于将已编码的数字视频信号进行还原解码的视频解码芯片；及与ZYNQ处理器相连并用于对视频流进行分区缓存的DDR3 SDRAM存储器；及与ZYNQ处理器的输出端口连接并用于将增强处理后的视频流进行输出的视频输出模块。
其中，所述ZYNQ处理器内部的PL端设有视频增强IP核。所述视频增强IP核由BRAM模块、查找表模块、卷积计算模块、颜色空间正向转换模块、颜色空间反向转换模块和行缓冲模块组成；所述BRAM模块的输入端口与ZYNQ处理器的PS端相连；所述BRAM模块的输出端口与查找表模块的输入端口连接；所述查找表模块的输出端口与卷积计算模块的输入端口连接；所述颜色空间正向转换模块的输入端口与行缓冲模块的输出端口相连；所述卷积计算模块的输出端口与颜色空间反向转换模块的输入端口连接；所述卷积计算模块的输入端口经颜色空间正向转换模块接收视频流；所述颜色空间反向转换模块的输出端口与视频输出模块的输入端口连接。
本发明的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，包括以下步骤：
第一步，ZYNQ处理器的PL端读取视频解码芯片的视频流，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将视频流分别缓存至存储器的A和B两个区域，其中存储器区域A对每帧视频均进行缓存，存储器区域B每10帧缓存一帧；
第二步，ZYNQ处理器的PS端对缓存区域B的图像数据进行特征提取并计算分数阶微分算子的阶次量化值；具体步骤如下：根据卷积核大小对每个图像子区域提取对比度、亮度和梯度并对其进行归一化处理，得到输入向量，通过非线性函数将该输入向量映射为[0,10]之间的整数值输出；
第三步，ZYNQ处理器的PS端将第二步中得到的阶次写入到PL端AXI总线接口的视频增强IP核；
第四步，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将缓存于区域A的视频流输出至视频增强IP核；
第五步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核根据第三步中写入的阶次量化值查找对应的分数阶微分算子卷积模板并与视频流进行卷积及相关的其他运算，从而得到增强后的视频流；具体计算步骤如下：ZYNQ处理器的PS端通过AXI总线将分数阶阶次写入的BRAM模块，视频增强IP核中的查找表模块读取BRAM模块输出的对应于每个像素的卷积模块阶次量化值，生成4个卷积模块；卷积计算模块利用4个卷积模块分别处理视频流的每一个像素，并将结果进行加和输出；
第六步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核中的颜色空间反向转换模块将增强后视频流输出至视频输出模块。
通过以上步骤的处理，视频流可以实时得到增强；由于每个10帧才更新一次分数阶微分算子的阶次，避免了频率更新阶次造成的增强后视频的剧烈变化。
上述实施例，仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (7)

1.一种视频分数阶微分算子增强系统，其特征在于，包括用于整机供电的供电模块，及与供电模块电连接的基于ZYNQ平台的视频增强系统；所述基于ZYNQ平台的视频增强系统包括用于读取解码后的视频流，将视频流进行分区缓存，并对缓存区的视频图像进行提取和处理的ZYNQ处理器；及与ZYNQ处理器的输入端口连接并用于将已编码的数字视频信号进行还原解码的视频解码芯片；及与ZYNQ处理器相连并用于对视频流进行分区缓存的DDR3SDRAM存储器；及与ZYNQ处理器的输出端口连接并用于将增强处理后的视频流进行输出的视频输出模块。
2.根据权利要求1所述的视频分数阶微分算子增强系统，其特征在于，所述ZYNQ处理器内部的PL端设有视频增强IP核。
3.一种视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，ZYNQ处理器的PL端读取视频解码芯片的视频流，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将视频流分别缓存至存储器的A和B两个区域，其中存储器区域A对每帧视频均进行缓存，存储器区域B每10帧缓存一帧；
第二步，ZYNQ处理器的PS端对缓存区域B的图像数据进行特征提取并计算分数阶微分算子的阶次量化值；
第三步，ZYNQ处理器的PS端将第二步中得到的阶次写入到PL端AXI总线接口的视频增强IP核；
第四步，ZYNQ处理器的PS端启动XDMA将缓存于区域A的视频流输出至视频增强IP核；
第五步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核根据第三步中写入的阶次量化值查找对应的分数阶微分算子卷积模板并与视频流进行卷积及相关的其他运算，从而得到增强后的视频流；
第六步，ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核将增强后视频流输出至视频输出模块。
4.根据权利要求3所述的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，其特征在于，所述视频增强IP核由BRAM模块、查找表模块、卷积计算模块、颜色空间正向转换模块、颜色空间反向转换模块和行缓冲模块组成；
所述BRAM模块的输入端口与ZYNQ处理器的PS端相连；所述BRAM模块的输出端口与查找表模块的输入端口连接；所述查找表模块的输出端口与卷积计算模块的输入端口连接；所述颜色空间正向转换模块的输入端口与行缓冲模块的输出端口相连；所述卷积计算模块的输出端口与颜色空间反向转换模块的输入端口连接；所述卷积计算模块的输入端口经颜色空间正向转换模块接收视频流；所述颜色空间反向转换模块的输出端口与视频输出模块的输入端口连接。
5.根据权利要求3所述的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，其特征在于，所述第二步的具有操作步骤如下：根据卷积核大小对每个图像子区域提取对比度、亮度和梯度并对其进行归一化处理，得到输入向量，通过非线性函数将该输入向量映射为[0,10]之间的整数值输出。
6.根据权利要求3所述的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，其特征在于，所述第五步中的具体计算步骤如下：ZYNQ处理器的PS端通过AXI总线将分数阶阶次写入的BRAM模块，视频增强IP核中的查找表模块读取BRAM模块输出的对应于每个像素的卷积模块阶次量化值，生成4个卷积模块；卷积计算模块利用4个卷积模块分别处理视频流的每一个像素，并将结果进行加和输出。
7.根据权利要求3所述的视频分数阶微分算子增强系统的实现方法，其特征在于，所述第六步的具体操作步骤如下：ZYNQ处理器的PL端视频增强IP核中的颜色空间反向转换模块将增强后视频流输出至视频输出模块。
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