视频场景切换检测的FPGA实现

2021年7月21日 10点热度 0条评论 来源: 阿不次包

   本文将继续讲述图像处理算法的FPGA实现,后续可能更新图像旋转(1080P)、画中画、快速DCT等算法。视频场景切换检测常用于视频编解码领域,我选用的算法是双阈值灰度直方图检测法,起初在MATLAB上实现并测出最佳双阈值,然后将其转换为verilog代码,最终在XILINX K7开发板上实现视频场景切换检测的效果。

  双阈值灰度直方图算法,顾名思义是采用两个灰度阈值来判断视频场景的切换。其中一个是渐变阈值T1,表明视频场景可能发生改变;另一个是突变阈值T2,表示阈值已经发生改变。当相邻帧灰度直方图差值比大于阈值T2时表明为场景突变帧,而当差值比大于阈值T1而小于阈值T2时则表示为场景渐变帧,差值比小于阈值T1则为连续帧。其中,相邻灰度直方图差值实际指的是一个权重,即当前灰度帧差与平均帧差的比,如公式(1)所示。这个比值越大,说明图像变化越大,就越有可能发生场景切换,反之则相反。

            Prop_CurrentFrame=FrameDiff/AveFrameDiff   (1)

  双阈值灰度算法的MATALAB实现较为简单,更多的是依靠公式进行计算,并对差值进行判别。当然由于读取的是1080P视频,又需要遍历整帧的像素点,所以程序运行的比较慢。而程序实现的思路较为清晰,即:视频从第二帧开始读取,一次选取两帧,并将读取的图像数据转YUV格式,提取其中的Y分量;然后利用imhist()函数求取其对应的灰度直方图,并计算其相邻帧差,同时统计平均帧差;最后根据统计的平均帧差和当前帧差作比较,并根据阈值跳转到渐变帧或者突变帧,记录突变帧位置和突变次数。部分代码如下所示:

for i=2:FrameNum
	Frame_0=read(Obj,i-1);%前一帧
	Frame_1=read(Obj,i);%当前帧
	ImageYuv_0=rgb2ycbcr(Frame_0);
	ImageYuv_1=rgb2ycbcr(Frame_1);
	Y_0=ImageYuv_0(:,:,1);%Y
	Y_1=ImageYuv_1(:,:,1);%Y
	GrayHist_0=imhist(Y_0);		%获取灰度直方图
	GrayHist_1=imhist(Y_1);		%获取灰度直方图
	FrameDiff=sum(abs(GrayHist_1-GrayHist_0));%当前帧与前一帧灰度直方图帧差
        SumFrameDiff=(SumFrameDiff+FrameDiff);
        AveFrameDiff=SumFrameDiff/(GapFrameCnt-1);
end

  最终经过大量测试,确定双阈值在分别为3和5时检测效果较好,视频场景检测效率大概为90%。

       而对于视频场景切换检测算法的FPGA实现,比较关键的内容在于帧差的求取。帧差,顾名思义,两帧的像素之差,而本文使用的两帧的亮度分量(Y)差。对于1080P的图像存储,自然会使用到DDR。而计算帧差最少需要两帧数据,假如使得DDR同时输出相邻的两帧,然后对数据流分别统计求直方图,依次相减,再求和,倒的确是能得到两帧的亮度差。但是该方法DDR控制较为复杂,且最终得到像素差位宽太大,所以不采用。本文选用DDR缓存整帧图像+bram存储图像亮度直方图的方式实现。即选用两组bram乒乓操作,一组对DDR输出一帧图像数据进行抽样,在行方向每4个点抽取一次,在列方向每4列抽取一列,且像素位宽由10bit降为8bit,求取对应的灰度直方图数据,并将其写入bram中;另一组bram在当前帧做完灰度直方图统计时,依次读取上一帧缓存的对应位置灰度直方图数据,并依次做差求和,最终求出灰度直方图帧差以及平均帧差。

       其中,灰度直方图的统计也是极其重要的一个环节。由前面的分析可知,为缩小数据量对一帧图像进行采样,数据量由原来的1920*1080变为现在的129600(17bit),可这仍然是一个非常大的数字,尤其在帧差计算时带来的累积求和,所以进一步降低统计数据量, 采用2级双口BRAM实现灰度直方图统计。即第一级bram采用9bit位宽,第二级bram为8bit。特选用像素灰度值寻址,当一个8bit亮度统计值计满512时则第二级bram对应地址数值加一,直到统计完所有采样点。在这之中,选用双口bram的原因在于灰度直方图的统计过程中,

当一个新的像素点传来时,需提前一拍读取该地值统计值,然后累加。部分RTL代码如下所示:

//bram读地址,提前2拍,一拍是先于bram写,一拍是bram读延迟
always @(posedge vid_clk or posedge reset)begin
    if(reset)begin
        BRAM_addrb_0<='h0;
        BRAM_addrb_1<='h0;
    end
    else if(HistData_rden)begin//外部读取直方图数据
        if(pos_HistData_rden)begin
            BRAM_addrb_0<= odd_frame ? 'h0 : BRAM_addrb_0;
            BRAM_addrb_1<=~odd_frame ? 'h0 : BRAM_addrb_1;                
        end
        else begin
            BRAM_addrb_0<= odd_frame ? BRAM_addrb_0+1'b1 : BRAM_addrb_0;//奇数帧读bram0
            BRAM_addrb_1<=~odd_frame ? BRAM_addrb_1+1'b1 : BRAM_addrb_1;//偶数帧读bram1
        end
    end
    else begin//写直方图数据前提前2拍读
        BRAM_addrb_0<= (Hist_wren && ~odd_frame) ? Hist_addr:BRAM_addrb_0;//偶数帧写bram0
        BRAM_addrb_1<= (Hist_wren &&  odd_frame) ? Hist_addr:BRAM_addrb_1;//奇数帧读bram1    
    end
end

  最终,为更为方便观察视频场景切换的效果,特在检测到视频场景切换时,使得边框变为红色,持续0.5s。最后检测的效果与MATLAB上测试的效果相当,正确检测率在90%左右,基本检测出了视频场景的切换。

  我个人认为,双阈值灰度直方图算法有一定局限性。即当视频中的场景较为稳定时,平均帧差很小,突然来一个变动比较大的画面时,当前帧差较大,对应的帧差比就偏大,进而产生误警。当然,这也能解释该算法在一些场景下发生错误检测的现象。 

    原文作者:阿不次包
    原文地址: https://www.cnblogs.com/peiyu758/p/14978244.html
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