МОДЕЛЬ АЛГОРИТМА ПОТОКОВОЙ МАРКИРОВКИ ШИРОКОФОРМАТНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

Аннотация

В настоящей статье предложен алгоритм обработки широкоформатного изображения для
применения в системах, работающих в режиме реального масштаба времени с высокоскорост-
ным потоком видеоданных. Вопрос предварительной обработки изображения, его кластеризации,
сегментации и маркировки имеет особую важность для систем обработки видеопотока высокого
разрешения в режиме реального времени. Кроме того, при реализации таких алгоритмов остро
стоит вопрос минимизации затрат вычислительных ресурсов программируемых логических инте-
гральных схем (ПЛИС), на которых происходит непосредственное развертывание алгоритмов
потоковой обработки изображений. Минимальное потребление ресурсов обеспечивают однопро-
ходные алгоритмы маркировки, в которых отсутствует необходимость буферизации изображе-
ния, что имеет особую важность при обработки широкоформатного изображения высокого раз-
решения. Однако, при реализации одиночного прохода изображения через систему обработки мо-
жет происходить создание множества дополнительных маркеров подлежащих дальнейшему объ-
единению, особенно при анализе изображения с большим разрешением. Созданные дополнительные маркеры требуют увеличения требований количеству используемых ячеек памяти на ПЛИС.
Описываемый в статье алгоритм потоковой маркировки широкоформатного изображения высо-
кого разрешения позволяет производить маркировку потокового видеоизображения высокого раз-
решения снижая вероятность создания дополнительных меток подлежащих дальнейшему объе-
динению. Суть улучшения алгоритма относительно стандартного однопроходного состоит в
добавлении к сканирующей маске дополнительных элементов, которые позволяют избежать си-
туации появления различных меток, соответствующих одному объекту, что позволяет при ми-
нимальном увеличении объема используемой памяти на ПЛИС избежать дублирования меток и
перерасхода памяти устройства. Проведено моделирование алгоритма для реализации на ПЛИС с
помощью инструмента Xilinx System Generator for DSP в связке со средой для модельно-
ориентированного проектирования (МОП) Matlab Simulink. Представлены результаты работы
алгоритма на изображениях, полученных с высокоскоростной линейной камеры TELEDYNE DALSA
LA-CC-04K05B-00- с использованием мезонина Integre Technologies LLC FMC-200-A, а также
отладочной платы Xilinx ZYNQ Ultrascale+ MPSoC ZCU106.