W systemach monitorujących ruch uliczny wykorzystywane są algorytmy wstępnego przetwarzania obrazu takie jak: filtracji, kompresji oraz stabilizacji. Algorytmom tym stawiane są następujące wymagania: praca w czasie rzeczywistym, minimalna moc pobierana ze źródła zasilania (systemy zasilane bateryjnie), zajmowanie niewielkich zasobów sprzętowych (układy FPGA czy CPLD) oraz wykonywanie jedynie podstawowych operacji arytmetycznych (brak możliwości wykorzystania dodatkowego procesora do skomplikowanych obliczeń). W artykule została przedstawiona realizacja algorytmu stabilizacji obrazu pochodzącego z kamery CMOS umieszczonej na słupie latarni ulicznej. W tym przypadku drgania kamery wywołane są przede wszystkim przez przejeżdżające samochody oraz wiatr. W algorytmie wykorzystano zapis intensywności pojedynczej komórki obrazu w kodzie Graya, a także metodę poszukiwania minimalnej różnicy pomiędzy intensywnością odpowiednich komórek w dwóch sąsiednich klatkach obrazu (FSM - ang. Full Scale Matching). W artykule zaproponowano nowe rozwiązanie pozwalające na zmniejszenie złożoności algorytmu pełnego przeszukiwania FSM. Opiera się ono na zmodyfikowanym algorytmie przepływu optycznego (OF - ang. Optical Flow) oraz przekształceniu obrazu dwuwymiarowego w jego reprezentacje jednowymiarową. W programie Matlab przeprowadzono szczegółowe symulacje w celu określenia wpływu redukcji do obrazu jednowymiarowego na wzrost wartości błędu przetwarzania. Wyniki symulacji zostały zweryfikowane w układzie docelowym Virtex2 (zaimplementowany algorytm pracował z zegarem 50MHz i przetwarza 15 klatek/sekundę w rozdzielczości 128x128 pikseli).
Authors
- Robert Piotr Piotrowski
Additional information
- Category
- Publikacja w czasopiśmie
- Type
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Language
- polski
- Publication year
- 2008
