1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
2 杭州电子科技大学 图形图像研究所，浙江 杭州 310018
提出了一种图形处理器优化编程方法，用于实现运动模糊视频图像的实时恢复处理。根据计算统一设备架构(CUDA)的硬件框架特征对GPU的线程块及线程数量进行优化配置，并引入了一种自动内存接合访问的方法，使得GPU的硬件资源得到充分利用。根据图像频谱的对称性去除冗余信息，减少了图像算法在频谱滤波时的数据量，使得GPU对内存的访问次数下降，从而提升了算法效率。实验表明，本文提出的GPU方案的计算性能比传统的CPU平台方案提升了一个数量级，半频谱滤波设计使总时间开销减少20％以上，实验结果证明了本文方案的可行性及有效性。
视频图像 图像恢复 图形处理器 计算统一设备架构 优化编程 video image image restoration Graphic processing Unit(GPU) Compute Unified Device Achitecture(CUDA) optimization programming 光学 精密工程
2010, 18(10): 2262
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
提出一种针对多重模糊图像的恢复算法,以解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题。对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复。对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复。对多重模糊图像在分步恢复过程中所产生的误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的峰值信噪比(PSNR)值提高7.76。实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量。
航空成像 多重模糊 空间不变模糊 空间变化模糊 aerial image multiple blur space-invariant blur space-variant blur
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
提出了一种异速像移补偿算法,解决了航空相机斜视工作时成像靶面的异速像移补偿问题。当载机侧身飞行时,航空相机会处于斜视状态,成像靶面上会同时出现多个不同大小的像移量,生成复杂的运动模糊图像。提出的方法通过对异速像移产生机理的分析,根据像移量的不同将图像分成多个区;然后将各区图像继续细分到像素线来提高算法的运算效率;最后,用一维维纳滤波并行处理各像素线,将处理结果合并成结果图像。实验表明:运用本文算法的并行方案在GPU平台下17.11 ms内能恢复一帧2 048 bit×2 048 8 bit斜视模糊图像,恢复结果的峰值信噪比(PSNR)达到30.469,图像细节得到有效恢复。
航空成像 像移补偿 斜视状态 并行计算 aerial imaging image motion compensation side-oblique situation parallel computing GPU GPU
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76。算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值。
航空成像 旋转运动模糊 空间变化模糊 实时恢复 aerial image rotational motion blur space-variant blur real-time restoration
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
提出了一种针对航空视频图像的编码优化方法,在工控计算机上实现了两路PAL制式彩色视频的同时实时压缩存储。选择离散余弦变换(DCT)去除图像的相关性,在比较各种DCT方法后,对AAN算法进行优化改进,并给出优化的依据,同时优化了可变长编码(VLC)中VLC表的检索方式。通过对视频压缩算法中运算量最大的两个算法模块进行优化改进,在P4 3.0G处理器上实现了8 ms内压缩一帧768×576的彩色图像。算法在32∶1的压缩比下,峰值信噪比(PSNR)为29.47,接近小波压缩算法在该压缩比下的PSNR值,确保了压缩质量。实验结果表明,优化方案在压缩速度、压缩率与压缩质量3者间取得了平衡,能很好地满足航空视频图像实时压缩的需求。
航空图像 实时压缩 视频编码 离散余弦变换 real-time compression video code Discrete Cosine Transform(DCT)
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033
2 中国科学院 研究生院,北京 100039
基于图像处理器(GPU)平台提出了维纳并行滤波算法,解决了航空成像的像移实时补偿问题。介绍了原有像移补偿算法及其PC运行平台的不足,立足于现有图像处理器通用计算技术对原有像移补偿算法做多线程并行计算的改进。针对图像处理器件的硬件并行架构,优化设置算法多线程访问,提高了各个线程的访问速度。该环节的改进甚至能将算法效率提升到原来的3倍。借助图像处理器的并行运算优势,单帧1 024×1 024灰度图像的恢复处理时间只需要8 ms,整个算法的运行速度达到原先的20倍,能够完全满足高分辨率航拍视频图像的像移模糊实时恢复的需求。
航空成像 并行计算 维纳滤波 图像恢复 图像处理器 aerial imaging parallel computing Wiener filtering image restoration Graphic processing Unit(GPU)
1 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
2 中国科学院,研究生院,北京,100039
介绍了一种电子稳像技术,解决了航空平台光电成像系统视频图像帧内运动模糊和帧间不稳定问题.通过建立运动模糊的数学模型,构建二维运动模糊点扩散函数,采用维纳滤波方法,消除图像帧内运动模糊;通过灰度投影算法,检测序列图像当前帧和参考帧之间的运动矢量,采用图像补偿方法,实现序列图像稳定输出.实验结果表明,本文方法能提高信噪比,实现1 pixel的稳定精度,有效改善图像质量,输出清晰稳定的视频图像, 具有精确、快速、实用的特点.
航空平台 光电成像 电子稳像 运动模糊 帧间稳定
1 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
2 中国科学院,研究生院,北京,100039
提出了一种新的处理运动模糊图像的方法,以一维维纳滤波(1DWF)来快速恢复二维的模糊图像.给出了1DWF算法可行性的理论论证,并给出了1DWF算法及其它常用图像恢复算法的实验结果和对比评价.运算量分析表明:1DWF算法的运算量只有二维维纳滤波运算量的1/3;实验结果显示:在P4 3.0G主频的PC机上,1DWF算法可以使得512×512的8位灰度测试图像在36 ms内完成图像恢复.对图像恢复质量的评价结果显示:1DWF算法的图像恢复质量与原维纳滤波的恢复效果相同,验证了在单处理器上实时、高质恢复模糊图像的可行性.
运动模糊 维纳滤波 图像恢复 实时恢复 快速算法
1 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
2 中国科学院,研究生院,北京,100039
基于复数离散傅里叶变换(CDFT)频谱的共轭对称性,对传统的实数离散傅里叶变换(RDFT)做了改进,将改进后的RDFT算法用于维纳滤波器中来实现对运动模糊图像的恢复处理.一幅水平方向运动模糊,大小为512×512的8 bit灰度图像被用作测试图像,可以在19 ms内在Intel Pentium 4 3.0 GHz主频的PC机上用一维维纳滤波及改进的RDFT算法完成模糊恢复,满足实时处理的需要.实验结果显示,改进的RDFT能对CDFT的频谱数据实现有效压缩,节省一半的存储空间,使得维纳滤波等图像恢复频域算法的运算速度提高将近一倍;与CDFT相比,改进的RDFT算法没有丢失数据,能达到相同恢复精度.
航空成像 实数傅里叶变换 维纳滤波 图像恢复
