一种基于FPGA实现LVDS信号视频处理方法

本文基于FPGA实现OpenLDI LVDS信号编解码及矩阵切换功能,可以在使用FPGA为核心的视频处理系统中节省专用编解码芯片和矩阵芯片.使用FPGA可以提升产品的可扩展性和可配置性,进而达到降低功耗及节省成本的目的.     

Flash视频技术在网络教学中的应用

针对网络视频技术在网络教学中逐渐得到了广泛的应用,然而视频的质量和视频的大小,以及在客户端支持的程度成为了视频在网络教学应用中的几大障碍.采用Flash视频技术,很好地解决了视频质量和视频大小之间的矛盾,以及客户端支持程度的问题,逐渐成为网络视频发布的良好解决方案.     

波音737飞机复材面板雷击分层损伤的超声检测

通过研究深航现役波音737飞机雷击后的损伤表现形式,利用超声脉冲扫查方法检测复材面板的雷击分层,以不同波形变化分析面板层可能存在的不同损伤形式,为区分缺陷回波与板面回波提供参考。     

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法

分析了平行双目立体摄像系统的偏振约束特性,提出了一种基于偏振约束的立体视频快速运动估计算法.左通道和右通道分别作为基本层和增强层,对右通道结合视差估计和运动估计得到最优的运动矢量预测值初值,采用不同的运动搜索方法,确定右通道最终运动矢量.若最优的运动矢量预测值是由视差估计得到的左通道运动矢量,则根据偏振约束,左右通道图像对应编码块的运动矢量在垂直方向上的分量相等,因而右通道只在水平方向上进行小范围的运动估计搜索,从而大大降低了右通道运动估计的计算复杂度.实验结果表明,在相同条件下,采用该算法编码一帧图像的运动估计平均时间分别只有采用全搜索块匹配算法、钻石搜索法和三步搜索法的0.27,0.58和0.67倍,编码速度得到显著提高.     

基于FPGA的高效机载视频采集及预处理方法

为提高机载视频编码系统的数据采集及预处理性能,以现场可编程门阵列(FPGA)为硬件平台,研究了多模式机载视频采集、颜色空间转换和视频数据传输的高效处理方法.针对机载应用需要实时采集不同模式视频的特点,设计了一种可靠的视频采集策略,通过引入错误自检机制,可以实时监测视频采集的正确性,避免视频数据的错误积累;针对机载视频颜色空间转换预处理中浮点乘法浪费计算资源和增加系统功耗的问题,设计了一种基于高低位分离的截断式查找表乘法器,减少了存储空间和计算位宽,结合流水线处理技术实现了一种高效视频颜色空间转换方法,在保证计算精度和性能的同时,处理功耗最大降低了27%;针对FPGA处理器与系统核心编码处理器(DSP)之间存在大量视频数据的频繁传输特点,结合SRIO(Serial Rapid I/O)链路的传输方式,设计了一种以FPGA为控制核心的数据交互机制,减轻了DSP的处理负担使其专注于视频编码运算,提高系统性能.      

微波暗室内雷达散射截面自动测量系统

介绍了微波暗室内雷达散射截面自动测量系统。主要包括同步转角信号的Ａ／Ｄ转，ＲＣＳ值的同步采集与处理以及转台的自动控制等部分，该系统具有１／３６度的定位精度和２．５ｍＶ的回波电压分辨率，系统误差小于１ｄＢ，适用于ＲＣＳ、天线方向性图及电磁兼容等测量。     

简单形体目标电磁遮挡算法研究

为了自动地解决复杂目标高频电磁散射场计算时各部件之间的相互电磁遮挡问题，本文利用极大极小检验、Roberts算法、包含性检验等计算机消影算法，经过合理的工程处理，快速而准确地寻找简单形体目标各板块之间的相互遮挡关系，然后根据分析结果计算目标的RCS。文中以并排放置的锥柱组合体为例，在进行了电磁遮挡关系处理后，计算了其RCS，经与单一锥、柱RCS计算结果的比较，证明本文的电磁遮挡算法计算机时短，对简单形体目标的电磁遮挡处理行之有效。     

一种基于曼哈顿距离的帧间加权预测算法

合并模式通过共享邻域块的运动矢量（MV）来节省编码运动信息比特数,有效提升了编码器率失真性能。然而,当前合并模式中的运动补偿预测（MCP）不够准确。为此,分析了合并模式中的预测残差分布特点,并提出了一种基于曼哈顿距离的加权预测算法作为合并模式的附加候选项。首先,采用邻域合并候选项的运动矢量进行运动补偿预测得到多个预测块;然后,根据候选块位置与像素点的曼哈顿距离对获得的多个预测块进行加权平均得到附加候选项;最后,通过率失真优化（RDO）从附加候选项和原有候选项中选择出最佳的合并模式。实验结果显示:在联合探索测试模型JEM 7.0平台上,所提算法在不同的编码器配置下均获得了率失真性能的提升,其中低延迟P帧下达到了平均1.34%的比特率节省。      

基于视频的三维人体姿态估计

已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3.6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1.2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。