在光电测量系统中,为便于远端观测及处理,视频压缩技术得到了广泛的应用,目前系统中视频图像有向更高分辨率发展的趋势,对视频压缩技术的算法及硬件实现提出了更高的要求。针对以上问题,本文对视频压缩的基本理论、算法及其在硬件平台上的实现方法进行了分析,提出了针对高清视频的实时压缩方法,对其中的算法设计及硬件处理进行了深入的研究。 首先从冗余角度阐述了视频压缩的可能性,对压缩的主要手段如预测、变换、量化和熵编码等原理进行了研究,并介绍了视频压缩的质量评价方法。通过比较目前广泛使用的视频压缩方法,最终选择了性能较为优越的H.264标准作为实现本文高清视频压缩的方法,并详细分析了该标准的结构及各模块的实现方法。 对目前广泛使用的视频压缩硬件平台进行了研究,分别在TMS320DM642DSP和DaVinci TMS320DM6467 DSP硬件平台上进行了H.264视频压缩实验,结合其他学者在FPGA及专用芯片上的实验结果,详细分析了各硬件平台的优缺点及适用领域。在此基础上提出了使用多DSP并行系统实现高清视频处理的设想,并对硬件并行方法进行了研究。 提出了基于双DSP架构实现H.264高清实时视频编码的方法,以两片TITMS320C6455 DSP为计算核心,在双DSP中按照耗时相当,通信数据量少,协调次数少的原则,结合H.264编码流程将各模块分配到两个DSP中执行,双DSP通信采用串行RapidIO(SRIO)接口。 在进行多DSP任务分割时首先将未优化的程序移植到单DSP上,以避免在两个DSP上由于优化效率不同引起耗时不同的问题。程序在单DSP的优化主要采用了算法改进、系统优化及线性汇编的方法。在算法改进上,主要采取了两种方法:第一,提出了一种残差数据编码的结构,改变了原编码的处理流程,能更充分的发挥DSP并行处理能力；第二,将残差数据进行全零块预测,使其可以跳过整数变换、反整数变换、量化、反量化及之字形扫描函数的处理,节约处理时间。在系统优化方面,分析了内部L1D,L1P和L2 RAM存储空间分配对程序执行速度的影响,提出了一种适合本文处理的分配方法。在语言级优化上,使用C64x+内核指令对较为耗时的函数进行线性汇编优化。实验结果显示,经过以上优化后整体运行速度大幅提高,部分耗时函数的处理速度提高了38-72倍。 测试经单DSP优化后程序各模块的耗时,并综合考虑原程序分割的难易,提出了将运动估计和运动补偿模块的处理由一个DSP完成,变换、反变换、量化、反量化及熵编码交由另外一个DSP完成的双DSP处理结构。为保证数据的高速传输和双DSP处理的高效并行,在协调处理上,采用了多缓冲、SRIO口流水线处理以及EDMA等技术手段。 经测试本文的方法对于图像内容较为复杂的高清720p视频,处理速度可达25帧/秒以上,对于光电测量系统中实测场景1k×1k分辨率视频,由于图像内容较为简单,处理速度可达26帧/秒以上,在亮度平均峰值信噪比为48.5dB时压缩比高达60倍。由此证明该方法可以实现对高清720P和光电测量系统的视频的实时压缩,且压缩后图像质量较好。 本文针对光电测量系统对高清实时视频压缩的需求,从理论上对视频压缩算法和视频压缩标准的实现方法进行了深入研究分析,并最终提出了基于双DSP的高清实时视频压缩的方案。本文的研究成果对于进一步提高光电测量系统的应用前景,具有较高的理论指导意义和工程实用价值。
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