超高分辨率显示系统若干关键技术的研究及实现

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针对某指挥控制中心超高分辨率显示系统的具体应用,以及4K×8(8倍4K分辨率,15360×4320物理分辨率)超高分辨率显示墙实时同步显示的技术需求,在超高分辨率显示墙多屏图像处理平台构建、图像增强处理、图像超分辨率重建以及图像去模糊等进行研究与开发。(1)多屏图像实时硬件处理平台的构建。基于64路视频源并行输入,4K×8超高分辨率实时显示的应用,分析了当前处理平台架构特点,构建了一个超高分辨率显示系统的多屏实时图像处理硬件处理平台。将系统的两大业务数据流(超高分桌面图像数据与实时信号源数据)在空间上进行物理隔离:外部视频信号源经图像采集模块归一化处理为2.43Gbps高速串行视频流,由系统控制交换模块的72×72空分交叉器实现系统内视频流的点对点无阻塞传输到指定显示输出模块;超高分辨率桌面图像数据经计算机系统PCI-Express总线传输到指定显示输出模块;在显示输出模块进行两大业务流数据的融合显示。此平台架构带来优点:避免了现有架构中PCI-Express总线上的处理瓶颈,实现了实时处理及显示。基于所构建的平台,在图像采集模块中采用视频分割并行处理,支持了4K超高清信号源(3840×2160@30)的实时接入处理。(2)针对超高分辨率显示墙系统中关键视频帧画面在图像增强处理引起的光晕现象及低对比度问题,基于“光照-反射”分解模型,采用非线性扩散滤波方法进行光照估计,在扩散方程中引入纹理抑制步骤,加大了纹理区扩散率,在图像增强应用中带来了两个方面改进效果:a)估计的光照图像保留了原图像的边界性边缘,防止了产生光晕现象;b)在光照图像中的纹理区平滑掉纹理细节,防止了纹理细节在后续的光照图像压缩处理中被损失,使得增强后图像更真实还原图像的纹理细节。(3)针对超高分辨率显示系统中低分辨率降质图像放大显示的边缘模糊及噪声问题,开展了基于非凸正则化的图像超分辨率研究。利用l1/2正则子的稀疏特性,结合自然图像梯度重尾分布的稀疏先验知识,将非凸l1/2-BTV正则项应用于图像超分辨率重建,实验结果表明本文基于l1/2-BTV正则化的图像超分辨率重建效果,相对于BTV、BEP算法更能抑制噪声和保留边缘,在主客观评价效果均有提升。(4)针对超高分辨率显示系统指挥监控应用中对监控图像清晰化显示的需求,开展了自然图像去模糊问题研究。利用lp(0<p<1)正则子的稀疏性,结合自然图像梯度重尾分布特点,给出了一种基于l2/3+l1范数组合正则项去模糊处理算法,采用最小二乘拟合思想拟合先验函数曲线确定不同lp情形下的权重系数,从而获得一种新的代价函数,然后使用交替最小化迭代进行求解,获得了解析解及封闭阈值解,得到了一种图像去模糊快速求解方法。本方法可通过修改不同拟合参数p值获得更优PSNR性能,相比于l2/3阈值法具有更广的适应性。在超高分辨率显示系统中,本课题实现了多屏图像处理平台的研制,实现64路信号源并发处理,4K×8超高分辨率实时显示输出,视频处理帧率达到30fps,显示处理同步性能高、实时性强,所研制系统满足了项目现场应用需求,达到了预期目标。
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