使用uC/DSP進行圖像穩定

Question

我正處於一個項目的研究階段，該項目涉及穩定將由RF發送的視頻流中的圖像。我希望使用DSP完成處理，或者如果可能，使用在相機附近（不在接收端）安裝DSP（如STM32F4x）的uC。

關於哪種算法最適合這種類型的應用（顯然實時約束是最重要的）的任何想法？ 此外，任何暗示什麼是最好的：uC或DSP？哪種類型？

感謝

Answer 1

關於目標：

• 一個DSP將是更有效時，它的重點是重複的，短的算法，這似乎是你的情況。
• 統一通信將更加專注於多個通用功能，如通信，計算量小，調試...

請記住，大多數DSP是非常接近的uC environement：外圍設備，多個通信信道，OS準備...

Answer 2

最好的是非常主觀的，但是，你需要確保你有足夠的內存來緩衝幀或更多（取決於算法），當然一些DSP功能會很好。至於算法，檢查這些問題進行解答：

Image stabilization/alignment algorithm

Video Stabilization with OpenCV

Answer 3

1. 採用微控制器，如果你正在建設一個玩具。
2. 使用DSP應用處理器，如果你正在建設一個體面的消費產品
3. ，如果你正在構建的超級強大的產品 如汽車電子/控制

選擇取決於應用程序使用DSP + FPGA的組合。爲了獲得純MAC性能，我選擇了ADI公司。對於MAC和其他響鈴，我會從TI的視頻DSP產品組合中選擇一些東西。試試他們 - 比如達芬奇TMS320DM系列。 AD Blackfin以前具有令人印象深刻的MAC性能+ uC功能。但其長期路線圖尚不明確。

您的問題的複雜性和細節會激發您的應用程序將會產生多少DSP /數學密集。

1. 圖像，視頻（或影像中的圖像）穩定可以單獨使用輸入或藉助於附加的外部測量隱式完成。它不僅僅是DSP，而是統計數據的組合，LSF和跟蹤算法等簡單的運動估計.DSP只是必要的方法集合之一。

2. 如果您正在製作漫遊者/機器人或車載攝像頭，像9軸Accel + Gyro + Mag這樣的傳感器融合，傳感器將有助於測量您的輸入測量值是多麼「顛簸」（攝像頭輸入）。這些有助於在DSP濾波器上選擇正確的係數。

3. 此外，沒有傳感器的幫助，隱含的「運動估計」。它被稱爲光流。用於光學鼠標或無人機穩定的相同技術。基於二維像素陣列上的掃描/漂移量和方向來檢測相機的快速或慢速運動。 DSP濾波器，矢量處理算法有一個共同點，即重複乘法和重複加法結果（累加）。這需要良好的MAC單元，因此DSP處理器是首選。

4. 即使動態計算DSP濾波器上的正確係數也是數學密集型的。所以它具有使用DSP處理器的遞歸優點！