數(shù)字視頻處理原理及DSP實(shí)現(xiàn)

第1章　緒論　
　1.1　數(shù)字視頻處理概述　
　1.2　數(shù)字視頻的發(fā)展歷史　
　1.3　數(shù)字視頻處理的應(yīng)用　
　1.4　數(shù)字視頻處理的研究?jī)?nèi)容　
　1.5　數(shù)字視頻處理系統(tǒng)概述　
　1.5.1　視頻信號(hào)采集[15，22]　
　1.5.2　數(shù)字視頻編解碼[20，21]　
　1.5.3　數(shù)字視頻存儲(chǔ)　
　1.5.4　數(shù)字視頻顯示[15]　
　1.5.5　數(shù)字視頻處理　
　1.6　嵌入式數(shù)字視頻處理系統(tǒng)[34，35，36]　
　1.7　研究現(xiàn)狀與發(fā)展前景　
第2章　數(shù)字視頻基礎(chǔ)　
　2.1　人類視覺(jué)機(jī)理　
　2.1.1　人眼視覺(jué)特性[14，　17]　
　2.1.2　人類視覺(jué)系統(tǒng)模型　
　2.2　顏色感知與表示模型[51]　
　2.2.1　顏色感知機(jī)理　
　2.2.2　顏色模型　
　2.3　視頻獲取與顯示　
　2.3.1　彩色視頻成像原理[13]　
　2.3.2　視頻攝像機(jī)　
　2.3.3　視頻顯示　
　2.3.4　復(fù)合視頻與分量視頻[51]　
　2.3.5　伽馬校正　
　2.4　模擬視頻技術(shù)[13]　
　2.4.1　模擬視頻信號(hào)　
　2.4.2　視頻光柵掃描　
　2.4.3　模擬電視系統(tǒng)　
　2.5　數(shù)字視頻技術(shù)[15，16，21]　
　2.5.1　模擬視頻信號(hào)數(shù)字化表示　
　2.5.2　數(shù)字視頻的特點(diǎn)及應(yīng)用　
　2.5.3　ITU-T　BT.601數(shù)字視頻標(biāo)準(zhǔn)　
　2.6　視頻模型[13，14]　
　2.6.1　照明模型　
　2.6.2　攝像機(jī)模型　
　2.6.3　物體模型　
第3章　數(shù)字信號(hào)處理與嵌入式開(kāi)發(fā)　
　3.1　數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)及DSP系統(tǒng)應(yīng)用[4～9，28，37]　
　3.2　Blackfin處理器簡(jiǎn)介[28，37～39]　
　3.3　Blackfin處理器架構(gòu)　
　3.3.1　Blackfin處理器架構(gòu)概述　
　3.3.2　Blackfin處理器內(nèi)核基礎(chǔ)知識(shí)　
　3.3.3　數(shù)據(jù)運(yùn)算指令簡(jiǎn)介　
　3.3.4　地址運(yùn)算指令簡(jiǎn)介　
　3.3.5　Blackfin內(nèi)存結(jié)構(gòu)　
　3.3.6　事件處理　
　3.3.7　DMA控制器　
　3.3.8　系統(tǒng)接口　
　3.4　ADSP開(kāi)發(fā)過(guò)程　
　3.5　集成開(kāi)發(fā)套件VisualDSP++簡(jiǎn)介[31，32]　
　3.5.1　開(kāi)發(fā)工具及其特點(diǎn)　
　3.5.2　利用IDDE進(jìn)行DSP程序開(kāi)發(fā)　
　3.5.3　調(diào)試工具　
第4章　基于Blackfin處理器的最小視頻系統(tǒng)　
　4.1　數(shù)字視頻處理系統(tǒng)構(gòu)成　
　4.2　Blackfin處理器與評(píng)估板簡(jiǎn)介[38，39]　
　4.2.1　ADSP-BF533：高性能的通用Blackfin處理器　
　4.2.2　ADSP-BF561：用于消費(fèi)者多媒體的Blackfin對(duì)稱多核處理器　
　4.2.3　EZ-KIT　Lite　for　ADSP-BF533　
　4.2.4　EZ-KIT　Lite　for　ADSP-BF561　
　4.3　Blackfin處理器與視頻外設(shè)之間的連接　
　4.3.1　Blackfin處理器上的視頻接口——PPI　
　4.3.2　將Blackfin處理器連接至視頻源[50]　
　4.3.3　連接至顯示設(shè)備[49]　
　4.3.4　連接視頻源和顯示設(shè)備的原則和技巧　
　4.4　數(shù)字視頻信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介[19~~21]　
　4.5　基于ADSP-BF561的視頻采集　
　4.5.1　Blackfin系統(tǒng)服務(wù)[39]　
　4.5.2　Blackfin設(shè)備驅(qū)動(dòng)模型　
　4.5.3　視頻采集硬件組成　
　4.5.4　視頻輸入數(shù)據(jù)流　
　4.5.5　視頻輸入實(shí)現(xiàn)過(guò)程　
　4.6　基于Blackfin處理器的視頻輸出　
　4.6.1　視頻輸出數(shù)據(jù)流　
　4.6.2　視頻顯示實(shí)現(xiàn)過(guò)程　
　4.6.3　基于Blackfin處理器的視頻傳輸　
　4.7　基于ADSP-BF533的視頻采集與顯示　
　4.7.1　硬件平臺(tái)初始化部分　
　4.7.2　初始化中斷服務(wù)　
　4.7.3　初始化DMA　
　4.7.4　初始化PPI　
　4.8　視頻采集回放及編碼系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)　
　4.9　視頻Sobel邊緣提取系統(tǒng)　
第5章　視頻應(yīng)用設(shè)計(jì)原則及基礎(chǔ)應(yīng)用簡(jiǎn)介　
　5.1　視頻應(yīng)用開(kāi)發(fā)模板　
　5.1.1　視頻開(kāi)發(fā)模板綜述　
　5.1.2　視頻開(kāi)發(fā)模板類型　
　5.1.3　針對(duì)Blackfin　處理器的優(yōu)化　
　5.1.4　使用視頻開(kāi)發(fā)模板　
　5.1.5　視頻開(kāi)發(fā)模板應(yīng)用舉例　
　5.1.6　視頻開(kāi)發(fā)模板組合使用　
　5.2　Blackfin處理器視頻處理框架　
　5.2.1　內(nèi)存使用原則　
　5.2.2　PPI采集和顯示的DMA模式　
　5.3　視頻基礎(chǔ)應(yīng)用舉例　
　5.3.1　解交錯(cuò)　
　5.3.2　解交錯(cuò)掃描速率轉(zhuǎn)換　
　5.3.3　像素處理　
　5.3.4　色度再采樣和顏色轉(zhuǎn)換　
　5.3.5　縮放和裁切　
　5.3.6　顯示處理　
第6章　圖像與視頻處理軟件開(kāi)發(fā)包　
　6.1　Blackfin軟件開(kāi)發(fā)包介紹　
　6.1.1　SDK的安裝與使用　
　6.1.2　SDK中的應(yīng)用簡(jiǎn)介　
　6.1.3　受限的軟件　
　6.2　圖形和視頻處理軟件開(kāi)發(fā)包介紹　
　6.2.1　圖像處理開(kāi)發(fā)包　
　6.2.2　視頻處理開(kāi)發(fā)包　
　6.3　Hough變換及其實(shí)現(xiàn)　
　6.3.1　Hough　變換基本原理[10，12]　
　6.3.2　圖像處理開(kāi)發(fā)包中的Hough變換函數(shù)　
　6.3.3　基于圖像處理開(kāi)發(fā)包的實(shí)現(xiàn)　
　6.4　腐蝕與膨脹運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)　
　6.4.1　形態(tài)學(xué)基本知識(shí)[10，12]　
　6.4.2　腐蝕與膨脹的開(kāi)發(fā)包實(shí)現(xiàn)　
　6.5　人臉檢測(cè)　
　6.5.1　基于Adaboost學(xué)習(xí)的人臉檢測(cè)[55]　
　6.5.2　基于圖像處理開(kāi)發(fā)包的人臉檢測(cè)實(shí)現(xiàn)　
　6.5.3　人臉跟蹤算法的設(shè)計(jì)　
　6.6　圖像處理軟件包的內(nèi)存使用　
　6.6.1　內(nèi)存移動(dòng)流程　
　6.6.2　一維內(nèi)存移動(dòng)API　
　6.6.3　二維內(nèi)存移動(dòng)API　
　6.6.4　使用乒乓緩沖區(qū)進(jìn)行內(nèi)存移動(dòng)　
第7章　視頻運(yùn)動(dòng)分析及應(yīng)用　
　7.1　運(yùn)動(dòng)估算　
　7.1.1　基于幀差的運(yùn)動(dòng)分析　
　7.1.2　基于塊的二維運(yùn)動(dòng)分析　
　7.1.3　基于光流場(chǎng)的二維運(yùn)動(dòng)分析　
　7.1.4　基于像素遞歸的二維運(yùn)動(dòng)分析　
　7.2　運(yùn)動(dòng)分割　
　7.2.1　基于背景差分的方法　
　7.2.2　背景圖像更新　
　7.2.3　幀間差分方法　
　7.2.4　目標(biāo)檢測(cè)　
　7.2.5　基于光流的方法　
　7.3　運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤　
　7.3.1　基于特征的跟蹤方法　
　7.3.2　基于變形模型的跟蹤方法　
　7.3.3　基于區(qū)域的跟蹤方法　
　7.3.4　卡爾曼（Kalman）濾波器　
　7.3.5　粒子濾波器　
　7.4　光流計(jì)算的實(shí)現(xiàn)　
　7.4.1　Lucas-Kanade算法　
　7.4.2　塊匹配算法　
　7.4.3　金字塔型光流　
　7.5　前景目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)　
　7.5.1　初始化對(duì)象檢測(cè)庫(kù)　
　7.5.2　基于視頻開(kāi)發(fā)包的前景對(duì)象檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)　
　7.5.3　前景對(duì)象檢測(cè)中的基礎(chǔ)算法　
　7.6　Kalman濾波器的實(shí)現(xiàn)　
　7.6.1　開(kāi)發(fā)包中的Kalman濾波器API　
　7.6.2　基于API的Kalman濾波器實(shí)現(xiàn)過(guò)程　
　7.7　視頻交通流檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)　
　7.7.1　硬件平臺(tái)　
　7.7.2　軟件設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)　
第8章　視頻編解碼理論及實(shí)現(xiàn)　
　8.1　視頻編碼基本理論與技術(shù)　
　8.1.1　信源編碼的信息論基礎(chǔ)[1～3]　
　8.1.2　無(wú)損壓縮　
　8.1.3　變換編碼　
　8.1.4　預(yù)測(cè)編碼　
　8.2　視頻編碼國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)　
　8.2.1　H.261視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)　
　8.2.2　H.263視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)　
　8.2.3　H.264視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)　
　8.2.4　其他視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)　
　8.3　基于Blackfin的H.264視頻編解碼系統(tǒng)設(shè)計(jì)　
　8.4　ADI提供的H.264視頻編碼實(shí)現(xiàn)　
　8.4.1　H.264基線編碼器概述　
　8.4.2　H.264基線編碼器庫(kù)的使用　
　8.4.3　H.264基線編碼器API介紹　
第9章　視頻時(shí)空濾波及實(shí)現(xiàn)　
　9.1　視頻時(shí)空濾波技術(shù)　
　9.1.1　運(yùn)動(dòng)軌跡模型　
　9.1.2　運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償濾波　
　9.1.3　運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)濾波　
　9.1.4　運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償上行變換　
　9.2　基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的自適應(yīng)去交錯(cuò)　
　9.3　視頻濾波中的二維卷積運(yùn)算　
參考文獻(xiàn)