Image processing 基于uC/DSP的图像稳定

我正处于一个项目的研究阶段，该项目涉及稳定射频发送的视频流中的图像。我希望处理是用一个DSP完成的，或者如果可能的话，用一个在摄像机附近（而不是在接收端）装有DSP（如STM32F4x）的uC完成

你知道哪种算法最适合这种应用吗（显然实时约束是最重要的）？ 还有，关于什么最好的提示：uC还是DSP？哪种类型

关于目标，谢谢你

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• 当DSP专注于重复和简短的算法时，它将更加高效，这似乎就是你的情况
• uC将更加关注多个通用功能，如通信、小型计算、调试

请记住，大多数DSP都非常接近uC环境：外围设备、多个通信通道、操作系统就绪……

关于目标：

• 当DSP专注于重复和简短的算法时，它将更加高效，这似乎就是你的情况
• uC将更加关注多个通用功能，如通信、小型计算、调试

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请记住，大多数DSP都非常接近uC环境：外围设备、多个通信通道、操作系统就绪……

最好的是非常主观的，但是，您需要确保有足够的内存来缓冲一帧或更多帧（取决于算法），当然，一些DSP功能会很好。至于算法，请检查这些问题及其答案：

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最好的方法是高度主观的，但是，您需要确保有足够的内存来缓冲一个或多个帧（取决于算法），当然，一些DSP功能也不错。至于算法，请检查这些问题及其答案：

如果你正在制作玩具，请使用微控制器

如果您正在开发一款像样的消费品，请使用DSP应用处理器

如果您正在构建超级健壮的产品，请使用DSP+FPGA的组合 比如汽车电子/控制

选择取决于应用程序。对于纯MAC性能，我使用模拟设备。对于MAC和其他bells&Whists，我会从TI的视频DSP产品组合中选择一些东西。尝试从他们-如达芬奇TMS320DM系列。AD Blackfin过去拥有令人印象深刻的MAC性能和uC功能。但其长期路线图并不明确

问题的复杂性和细节决定了应用程序的DSP/数学密集程度

图像、视频（或视频中的图像）稳定可通过单独输入或借助额外的外部测量隐式完成。它不仅仅是DSP，而是统计、简单运动估计（如LSF和跟踪算法等）的组合。DSP只是必要的方法集合之一

如果你正在建造一个探测车/机器人或汽车摄像头，一个传感器融合像9轴加速度+陀螺仪+磁力，传感器将帮助测量你的输入测量有多“颠簸”（摄像头输入）。这些有助于在DSP滤波器上选择正确的系数

此外，还有不借助传感器的隐式“运动估计”。它被称为光流。同样的技术也用于光学鼠标或无人机的稳定。根据二维像素阵列上的扫描/漂移量和方向检测相机的快速或慢速运动

DSP滤波、矢量处理算法有一个共同点，即重复乘法和重复加法的结果（累加）。这需要良好的MAC单元，因此DSP处理器是首选

即使在DSP滤波器上动态计算正确的系数也是数学密集型的。因此，使用DSP处理器具有递归优点

如果你正在制作玩具，请使用微控制器

如果您正在开发一款像样的消费品，请使用DSP应用处理器

如果您正在构建超级健壮的产品，请使用DSP+FPGA的组合 比如汽车电子/控制

选择取决于应用程序。对于纯MAC性能，我使用模拟设备。对于MAC和其他bells&Whists，我会从TI的视频DSP产品组合中选择一些东西。尝试从他们-如达芬奇TMS320DM系列。AD Blackfin过去拥有令人印象深刻的MAC性能和uC功能。但其长期路线图并不明确

问题的复杂性和细节决定了应用程序的DSP/数学密集程度

图像、视频（或视频中的图像）稳定可通过单独输入或借助额外的外部测量隐式完成。它不仅仅是DSP，而是统计、简单运动估计（如LSF和跟踪算法等）的组合。DSP只是必要的方法集合之一

如果你正在建造一个探测车/机器人或汽车摄像头，一个传感器融合像9轴加速度+陀螺仪+磁力，传感器将帮助测量你的输入测量有多“颠簸”（摄像头输入）。这些有助于在DSP滤波器上选择正确的系数

此外，还有不借助传感器的隐式“运动估计”。它被称为光流。同样的技术也用于光学鼠标或无人机的稳定。根据二维像素阵列上的扫描/漂移量和方向检测相机的快速或慢速运动

DSP滤波、矢量处理算法有一个共同点，即重复乘法和重复加法的结果（累加）。这需要良好的MAC单元，因此DSP处理器是首选

即使在DSP滤波器上动态计算正确的系数也是数学密集型的。因此，使用DSP处理器具有递归优点