基于多GPU的多路低照度視頻實時增強系統(tǒng).pdf

1、低照度圖像的亮度增強在當前的圖像視頻處理領域是一個重要的研究內容。視頻成像條件在光線較差的惡劣環(huán)境，特別是在弱光線，容易導致所獲取的圖像以及視頻亮度偏暗、偏模糊，以至于難以提取有用的關鍵信息，尤其是細節(jié)信息，影響了視頻觀看體驗和視頻信息的提取使用。雖然監(jiān)控和攝影設備越來越高清強大，但是當前的許多單路視頻處理系統(tǒng)，對于高清視頻處理容易出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象，極大地影響了實際使用。在效率和效果要求較高的實際應用中，還有待改善的空間。針對于此，本文設計

2、的系統(tǒng)基于文中的圖像分解方法，以穩(wěn)定性良好的雙GPU主機運行處理多路并發(fā)的低照度視頻，滿足生活中常見的應用場景。論文在比較和分析經典低照度彩色圖像增強算法的基礎上，提出了一種基于圖像分解的增強算法，并實現(xiàn)了多GPU并發(fā)運行的實時處理系統(tǒng)。本文的方法和系統(tǒng)實現(xiàn)具有重要的理論與實踐應用價值。
　　本文的主要研究內容與成果如下：
　　在傳統(tǒng)的低照度彩色圖像增強算法基礎上進行改善優(yōu)化，利用圖像分解增強算法，其中使用效率更好的快速引導

3、濾波，在提升處理速度的同時，也改善了增強效果，提高了處理效率。同傳統(tǒng)常見的增強算法相比，更貼近實際應用。
　　系統(tǒng)搭建了多GPU協(xié)同實時處理多路待處理視頻系統(tǒng)，利用多GPU協(xié)同架構，結合Xvid解碼模塊，利用OpenCV視頻模塊，并發(fā)處理多路數(shù)據(jù)源，從而較大程度地提高了算法的實用性，并能夠有選擇的控制需要處理的視頻線路。
　　同以往常見的算法及系統(tǒng)實現(xiàn)相比，本文所提出的低照度彩色圖像增強方法，能夠有效地克服目前存在的現(xiàn)有顏色