Завершенная разработка 2015 — 2016 г.г.

1. Описание.

Разработана система технического зрения, выполняющая сжатие изображения с широким динамическим диапазоном (ШДД) до сигнала с динамическим диапазоном 48 дБ без потерь четкости как в светлых, так и темных местах, без артефактов и имеет умеренные аппаратные затраты при реализации в программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС).

Выбран алгоритм сжатия HDR-изображения Retinex на основе билатеральной функции локальной яркости.

Предложен упрощенный алгоритм сжатия ШДД изображения, который вместо билатеральной функции использует функцию анализа локальных характеристик изображения.

Разработана библиотека виртуальных модулей для создания систем технического зрения различной сложности на базе ПЛИС. Модули библиотеки имеют минимизированные аппаратные затраты, большую пропускную способность и унифицированный интерфейс.
Они рассчитаны на частоту следования пикселей до 150 МГц при реализации в ПЛИС фирмы Lattice и вдвое большую — в ПЛИС фирм Altera, Xilinx.

Предложен аналитический метод синтеза конвейерных вычислителей на основе пространственного графа синхронных потоков данных (ГСПД), который обеспечивает синтез конвейерных вычислительных устройств с регламентированно большой пропускной способностью и минимизированными аппаратными затратами в ПЛИС.
Показано его упрощение при проектировании процессоров обработки видеоизображений в ПЛИС. Сложность оптими¬зации при использовании метода значительно ниже, чем в других методах, благодаря большому количеству ограничений, накладываемых на ГСПД.

Разработано ядро микропроцессора RISC-ST2, ориентированное на обработку последовательных потоков данных в ПЛИС. Оно занимает небольшие аппаратные затраты и выполняет 100 млн. команд в секунду. Для него разработана программа ассемблера.
Ядро микропроцессора предназначено для управления модулями системы технического зрения и реализации интеллектуальной обработки изображений. Оно способно распаковывать и выводить изображение GIF-файлов со скоростью 5 мегапикселей в секунду.

Испытания системы технического зрения показали, что она выполняет сжатие динамического диапазона ШДД-изображения с 120 дБ до 48 дБ с минимальными потерями четкости деталей как в темных, так и светлых местах.
Установлено, что, благодаря использованию модернизированного алгоритма Retinex, улучшается четкость деталей, особенно на ярких участках изображения.


Для чего необходимо HDR сжатие

Обычные видеосистемы имеют узкий динамический диапазон яркости изображения — только 48 дб или 8 битов на цвет пиксела. В то же время натуральные сцены, которые снимаются, имеют динамический диапазон яркости 120 дб и более.
Добавление автоматического регулирования яркости не решает проблему. Потому что при этом исчезают детали или в тенях, или на ярких участках изображения, или в том и другом случаях.

Для исправления этого недостатка, снимают изображение с широким динамическим диапазоном (high dynamic range — HDR) и сжимают его до 48 дб с целью отображения на экране дисплея.

На первом и втором снимках показаны типичные HDR-изображения без сжатия и со сжатием, соответственно. Видно, что в сжатом изображении четко различаются детали как в темных, так и в светлых местах.

Следовательно, системы технического зрения со сжатием HDR-изображения незаменимы, прежде всего, в системах видеонаблюдения. Такая система работоспособна в любых неблагоприятных условиях освещения. Она нечувствительна к засветке видеодатчика посторонним источником света.
Так, на следующем снимке показано HDR-изображение, обработанное с помощью разработанной системы технического зрения. На нем видны детали как в тени, так и на плафоне яркой лампы.

Также такие системы находят применение в транспортных средствах, например, как интеллектуальное зеркало заднего или бокового вида автомобиля, которое минимизирует эффект ослепления.

Благодаря тому, что в системе используется модернизированный алгоритм Retinex, она может быть доработана для выполнения заданий по распознаванию образов. Это могут быть образы людей, их лиц, предметов и т.п.

2. Слайды доклада на конференции InfoCom’2016.

Serg_HDR16_ru