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基于DM6467的视频处理软件设计与优化
  • ISSN号:1673-0291
  • 期刊名称:北京交通大学学报
  • 时间:2013.10.20
  • 页码:162-167
  • 分类:TP912.3[自动化与计算机技术] TN919.81[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100037, 北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044, [2]北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61103124);现代信息科学与网络技术北京市重点实验室资助课题(XDXX1301);北京市自然科学基金资助项目(4123104)
  • 相关项目:低功耗低复杂度视频编码理论与关键算法研究
中文摘要:

针对视频处理系统的实时性要求及视频压缩编码算法的现状,本文给出了基于TIDM6467的嵌入式视频处理软件及关键算法的优化实现.TMS320DM6467 ARM+DSP的ARM核进行实时采集与传输视频数据,DSP内核进行视频处理;软件基于嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇软件框架实现视频采集和编码服务器的设计.为了提高压缩效率,本文提出一种快速半像素运动估计算法,在最佳整像素点周围通过计算直接推导出最佳半像素点的位置,避免全搜索的大运算处理,快速半像素运动估计算法所用时间为标准全搜索算法所用时间的41%~57%.本文所设计的视频处理软件能达到实时进行高清视频的采集与压缩处理,并将处理的结果存入U盘,同时能通过扩展实现多路视频的处理.实现系统控制与存储等功能.

英文摘要:

In view of real-time video processing system and current situation of video compression algo- rithm, embedded video processLng software based on TMS320DM6467 is provided. TMS320DM6467 is a dual-core prcssor, ARM corn and DSP com. DSP core is used to encode video with H. 264 video stan- dsrd, ARM core is used for real-time video data transmission and store and it uses Davinci technolcgy. So{tware design is based on Linux OS and Davinci software is used to capture video and design encc~er sever. In order to enhance c~xting efficiency, {ast half pixel motion estimation algorithm (FHM) is pro- vided,and the best match half pixel is directly calculated by best integer pixel, which avoids full search processing. The time of HEMA is 41%- 57 % time of standard full search algorithm. The system can proess high-definition video and store compression data into USB in real time. Especially, this system can process multi-channel video for some other application.

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期刊信息
  • 《北京交通大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京交通大学
  • 主编:孙守光
  • 地址:北京市西直门外上园村3号北方交通大学8楼8101室
  • 邮编:100044
  • 邮箱:bfxb@bjtu.edu.cn
  • 电话:010-51688053
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-0291
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5258/U
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1995年铁道部科技期刊一等奖、1999年教育部组织的...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5152