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友思特技術(shù) | 清晰又精巧:無(wú)需犧牲質(zhì)量所收獲的高壓縮比圖像

Hophotonix ? 來(lái)源:Hophotonix ? 作者:Hophotonix ? 2024-05-15 17:37 ? 次閱讀

導(dǎo)讀

機(jī)器視覺(jué)復(fù)雜應(yīng)用中,高分辨率圖像的要求往往會(huì)帶來(lái)巨大的數(shù)據(jù)流和主機(jī)處理壓力。如何在確保圖像質(zhì)量及其處理效果的同時(shí),有效減少數(shù)據(jù)流、提升壓縮比?友思特圖像采集與邊緣計(jì)算機(jī)系列方案為您解答。

近年來(lái),機(jī)器視覺(jué)行業(yè)的新一代 CMOS 傳感器逐漸興起,以高幀率提供高分辨率圖像。然而,更高的分辨率和幀率意味著傳感器輸出的數(shù)據(jù)量急劇增加,對(duì)接口帶寬提出了更高的要求。因此,具備更高帶寬的相機(jī)如 USB3 Vision、5GigE、10GigE、CoaXPress 或 Camera Link 在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域受到了廣泛青睞,以滿足復(fù)雜應(yīng)用的帶寬需求。

如今,機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)不僅局限于工廠車間內(nèi)的獨(dú)立機(jī)器,還越來(lái)越多地應(yīng)用于移動(dòng)戶外環(huán)境,使用嵌入式計(jì)算機(jī)作為主機(jī),并通過(guò)云或邊緣計(jì)算進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)連接。盡管傳感器和接口技術(shù)已經(jīng)成功解決了高速圖像數(shù)據(jù)流問(wèn)題,但龐大的數(shù)據(jù)流對(duì)主機(jī)處理仍然構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。因此,圖像數(shù)據(jù)的壓縮變得至關(guān)重要,以確保主機(jī)能夠高效處理這些數(shù)據(jù),同時(shí)保持圖像質(zhì)量和處理效果不受影響。如何在不犧牲圖像質(zhì)量和圖像處理效果的情況下減少數(shù)據(jù)流呢?這是友思特持續(xù)深入研究、積極克服的難題。

壓縮困境:圖像質(zhì)量or壓縮比?

對(duì)于想要保存完整圖像質(zhì)量的用戶而言,無(wú)損壓縮算法確實(shí)能解決部分問(wèn)題。用戶可以獲得原始質(zhì)量的圖像,但壓縮系數(shù)僅保持在 2:1 左右。這對(duì)于高分辨率、高速圖像處理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

而 MPEG 等壓縮算法可以將圖像數(shù)據(jù)量減少10倍或更多,然而,這是以犧牲圖像質(zhì)量為代價(jià)的。對(duì)于存檔圖像數(shù)據(jù),消費(fèi)者或某些工業(yè)或科學(xué)應(yīng)用來(lái)說(shuō),部分圖像信息缺失是可以接受的。然而,對(duì)于高精度圖像處理任務(wù),圖像質(zhì)量的損失,尤其是在物體的邊緣,可能會(huì)導(dǎo)致軟件的性能和可靠性下降。

尤其在當(dāng)前的許多視覺(jué)應(yīng)用中,ROI 圖像放大處理和清晰的邊緣十分重要。因此,高分辨率或高速圖像處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)人員面臨著一個(gè)亟待解決的問(wèn)題:如何實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀圖像質(zhì)量和大壓縮比的最優(yōu)化?

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放大一個(gè) ROI(感興趣區(qū)域)顯示(下圖),與原始圖像(上圖)相比,使用 Gidel Quality+ Compression 壓縮的圖像沒(méi)有明顯的質(zhì)量損失(圖片來(lái)源:Gidel)

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放大一個(gè) ROI(感興趣區(qū)域)顯示(下圖),與原始圖像(上圖)相比,使用 Gidel Quality+ Compression 壓縮的圖像沒(méi)有明顯的質(zhì)量損失(圖片來(lái)源:Gidel)

Quality+Compression:高壓縮比+高質(zhì)圖像

Quality+Compression,這是友思特Gidel提出的一種新的壓縮算法,它同時(shí)提供高壓縮比和高質(zhì)量圖像。在低功耗FPGA上,每個(gè)攝像頭每秒可實(shí)時(shí)壓縮超過(guò)1千兆像素。這使得該軟件特別適用于嵌入式系統(tǒng)。該方法不是像無(wú)損壓縮那樣恢復(fù)原始圖像數(shù)據(jù),與 MPEG 等常見(jiàn)算法不同,Gidel Quality+ Compression 專為具有固定視角的圖像處理應(yīng)用而開(kāi)發(fā)和優(yōu)化。

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首先,Quality+Compression 通過(guò)消除原始圖像中不需要或不重要的圖像數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化壓縮過(guò)程,而不會(huì)降低圖像質(zhì)量。這些可能是偽影、噪點(diǎn)或其他圖像特征,這些特征對(duì)于完整的圖像質(zhì)量而言無(wú)益。

其次,Gidel Quality+Compression 與通用算法的不同之處在于它具有個(gè)性化功能。該軟件可以使用來(lái)自應(yīng)用程序的真實(shí)圖像進(jìn)行訓(xùn)練,以便根據(jù)其特定要求優(yōu)化壓縮參數(shù)。因此,它在圖像質(zhì)量和數(shù)據(jù)量之間提供了最佳的比率。

應(yīng)用案例

在監(jiān)控設(shè)備應(yīng)用中,對(duì)于固定的人或車輛經(jīng)過(guò)的場(chǎng)景,其壓縮需求可能與醫(yī)療診斷系統(tǒng)或工業(yè)測(cè)試等設(shè)置截然不同。因此,根據(jù)每個(gè)應(yīng)用的特定需求調(diào)整壓縮參數(shù),是打破壓縮和圖像質(zhì)量之間困境的關(guān)鍵。這也是能夠更有效地壓縮與相應(yīng)應(yīng)用程序無(wú)關(guān)的圖像信息的唯一方法。

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Quality+Compression 算法旨在實(shí)時(shí)壓縮多個(gè)圖像流,每秒處理能力超過(guò)1千兆像素。使用友思特圖像采集卡或FantoVision 嵌入式計(jì)算機(jī)可實(shí)現(xiàn)最佳性能。同時(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員還可以使用友思特 FPGA 模塊設(shè)計(jì)符合自身需求的器件。

由于 Quality+Compression 算法具有較低的系統(tǒng)功耗,因此可以在圖像采集過(guò)程的早期階段,即存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)之前執(zhí)行壓縮。這不僅減少了 GPUCPU 的負(fù)載,還避免了圖像采集卡和主機(jī)處理器之間的瓶頸,從源頭上減少處理、存儲(chǔ)或上傳到云的數(shù)據(jù)量。Quality+Compression幾乎不消耗 FPGA 處理能力,使用友思特 Gidel 的 Infinivision 軟件能夠以每秒 1 Gigapixel 的速度實(shí)時(shí)捕獲和壓縮10多個(gè)攝像頭的數(shù)據(jù)。這使得小型而強(qiáng)大的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)具有低重量和低功耗(SWaP)的優(yōu)勢(shì)。

為了滿足當(dāng)今高分辨率和高速成像的需求,我們需要智能的壓縮算法,這些算法能夠在保持所需圖像質(zhì)量的同時(shí),提供高壓縮率。每個(gè)應(yīng)用都有其獨(dú)特的圖像質(zhì)量定義,因此,壓縮比和圖像質(zhì)量之間的最佳平衡,只能通過(guò)差異化的方法和可定制的壓縮算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

友思特圖像采集系列方案

Camera Link 圖像采集卡

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支持所有Camera Link模式(含80bits)。提供從即插即用高性能采集卡到包括采集、開(kāi)放式FPGA圖像處理和靈活的自定義相機(jī)接口完整系統(tǒng)解決方案。

GigE Vision 圖像采集卡

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具有高達(dá) 20Gb/s 的采集帶寬,保證 100% 的幀采集,無(wú)丟幀。支持 ROI 采集,多鏈路匯聚和塊數(shù)據(jù)功能,可提供無(wú) CPU 超快速卸載帶寬。提供高效開(kāi)發(fā)和集成軟件與 FPGA 代碼的工具。

CoaX Press圖像采集卡

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支持四個(gè) cXp-12/cXp-6 鏈路,可連接1-4個(gè) CXP-12 相機(jī),高達(dá) 50 Gb/s的采集帶寬。提供從即插即用高性能采集卡到采集、開(kāi)放式 FPGA 圖像處理和靈活的自定義相機(jī)接口完整方案。

FantoVision 邊緣計(jì)算機(jī)

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支持從2-4臺(tái) 10GigE 或 CoaXPress 2.1 相機(jī)進(jìn)行圖像采集和處理。將高端FPGA圖像采集與Nvidia Jetson嵌入式計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像處理和/或壓縮相結(jié)合。

了解更多?歡迎訪問(wèn)官網(wǎng),探索豐富案例:https://viewsitec.com/pcie-frame-grabber/

近期推出低至6折起的采集卡優(yōu)惠活動(dòng),關(guān)注友思特機(jī)器視覺(jué)與光電公眾號(hào)、加入行業(yè)交流群或直接聯(lián)系我們,輕松收獲更多技術(shù)干貨

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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