40、硬件实现与实时时空显著性技术解析

硬件实现与实时时空显著性技术解析

在当今科技领域，硬件实现以及实时时空显著性分析在诸多领域都有着至关重要的应用，如人脸识别、视频监控等。下面我们将详细探讨追踪变换的硬件实现以及实时时空显著性框架的相关内容。

追踪变换的硬件实现

追踪变换的硬件实现是为了提高算法的执行效率，以满足实时应用的需求。

硬件模块设计

• 中位数计算模块 ：采用累积直方图实现了一个高效的硬件模块，该模块能够为非常大的窗口计算中位数。不过，由于中位数模块只有在处理完一整行数据后才能返回结果，所以当前实现中在每次计算时使用上一行的结果。同时，查找表 l1 为修改中位数计算的偏斜提供了灵活性，默认值为 √·。
• 功能模块计算 ：功能模块会计算中间值 c 和 r，其中 c 的值每行仅更新一次。接着，函数 l2 应用于 r，函数 l3 应用于 f(t)，这些结果相乘后在累加器中求和。

功能块类型

• C 型功能块 ：该功能块实现了初始列表中的功能 20、21 和 22。其系统设计与 B 型块类似，但 c 的计算方式遵循特定表格中的第 21 行描述，并且 c 和 S 的值每行仅更新一次。

功能覆盖范围

这三种功能类型涵盖了形状追踪变换用于人脸识别所需的全部 11 种功能。此外，通过在块 RAM 中使用替代查找函数，还可以添加更多功能。

性能与面积结果

在讨论追踪变换的硬件实现结果之前，需要了解一些操作参数。源图像存储在片外 SRAM 中，这些 SRAM 可以在单个周期内进行流水线读取。以一个 256 × 256 的图像为例，包含 65,536 个像素，读取需要相同数量的周期。每次旋转角度增加 2°，完整周期需要 180 次旋转，由于 4 次旋转并行计算，实际旋转次数为 45 次。假设旋转延迟为 65,560 个周期，一组完整的旋转在不到 300 万个时钟周期内完成。

单元	切片	嵌入式乘法器	块 RAM
框架	1,300	4	2
A 型功能	800	4	6
B 型功能	17,500	4	22
C 型功能	1,300	8	6
总可用资源	33,792	144	144

所有单元都成功综合以 79 MHz 的频率运行，整个系统每秒可以处理 26 帧 256 × 256 像素的图像，满足了系统的实时要求。

与软件版本相比，硬件设计在计算单个功能时具有显著的速度优势。以下是不同功能类型的运行时间和加速比：

功能类型	软件（ms）	硬件（ms）	加速比
A 型功能	1,400	38.5	36×
B 型功能	3,900	38.5	101×
C 型功能	2,600	38.5	67×

当增加功能数量时，硬件实现的加速比更加明显。例如，实现 11 种功能时，软件版本需要 31 秒，而硬件实现仍然只需 38.5 毫秒，加速比超过 800 倍。

结论

通过将追踪变换映射到可重构逻辑，利用 FPGA 设备的细粒度并行性，可以实现显著的加速。所提出的系统仅使用少量构建块就能实现大量功能，并且这些块的可重构性允许在每个块中映射许多不同的功能。与软件版本的比较证明了硬件设计的可扩展性和在增加功能数量时的显著加速优势。

实时时空显著性

在复杂的动态环境中，由于数据量巨大，难以对整个场景进行详细的视觉分析。因此，实时时空显著性分析显得尤为重要。

引言

某些场景区域具有显著的视觉特征，能够引起人们的注意，这些区域被称为“显著区域”。人类具有快速找到显著区域的能力，而在实际应用中，影响视觉显著性的因素包括颜色、强度和运动等。

目前，对于静态图像的显著性分析，有多种模型被提出，如结合强度、颜色和方向信息生成显著性图的模型，以及使用熵作为显著性度量的模型等。对于视频的时空显著性分析，也有多种算法，但部分算法存在存储需求大、不适合流式视频输入等问题。

本文介绍的时空显著性框架使用概率分布距离度量来量化显著性，它专注于空间显著特征的运动与给定运动预测模型的矛盾，并能够根据新的环境测量值更新模型参数，且仅需存储两帧完整图像，适合实时应用。

框架概述

该框架的核心思想是利用空间特征运动的不可预测性作为时空显著性的度量。具体来说，当图像中空间特征的运动路径可预测时，该特征被分类为非显著特征；否则，被分类为显著特征。

框架的工作流程如下：
1. 特征检测 ：在算法的初始化步骤中，检测视频帧内的二维特征。由于随着时间推移，特征可能会进出场景，因此需要每隔 n 帧刷新二维特征，n 根据场景活动的先验知识设置。这些特征可以通过任何空间显著性算法获得，因为要成为时空显著特征，首先必须是空间显著的。
2. 特征跟踪 ：使用特征跟踪器跟踪二维特征，目的是找到特征在不同帧中的对应位置。
3. 速度估计与坐标抽取 ：存储二维特征的多个先前位置，以估计其在过去几帧中的平均速度。如果平均速度非常小，会对特征坐标进行抽取，以解决难以从一系列微小运动中确定不可预测性的问题。
4. 预测与显著性评估 ：为每个特征分配一个预测器，预测器根据特定运动模型更新模型并预测特征在后续帧中的坐标。通过比较预测坐标和当前坐标的概率密度函数之间的距离，确定特征运动行为的可预测性，即特征的时间显著性。
5. 抑制模块 ：为了使相邻的时空显著特征对时空显著性响应产生更大影响，框架中设置了“抑制器”模块，该模块促进相互激发的显著特征簇，同时抑制孤立特征的显著性响应。

以下是该框架的流程 mermaid 图：

graph LR
    A[特征检测] --> B[特征跟踪]
    B --> C[速度估计与坐标抽取]
    C --> D[预测与显著性评估]
    D --> E[抑制模块]

该框架在存储成本方面具有优势，仅需存储当前帧和前一帧用于二维特征跟踪，且通过合适的预测器可以递归构建二维特征运动的统计分布，使时空显著性图具有超过两帧的时间支持。

框架的实现

框架的实现基于特征的运动特性进行分类，假设具有线性运动的特征为非显著特征，具有更复杂运动的特征为显著特征。

二维特征检测 ：采用 Shi 和 Tomasi 算法进行二维特征检测。对于图像 I 中的像素 u，其空间梯度矩阵 Gu 的定义如下：

[
G_u = \sum_{x = u_x - w_x}^{u_x + w_x} \sum_{y = u_y - w_y}^{u_y + w_y}
\begin{bmatrix}
I_x^2(x,y) & I_x(x,y)I_y(x,y) \
I_x(x,y)I_y(x,y) & I_y^2(x,y)
\end{bmatrix}
]

其中：
[
I_x(x,y) = \frac{I(x + 1,y) - I(x - 1,y)}{2}
]
[
I_y(x,y) = \frac{I(x,y + 1) - I(x,y - 1)}{2}
]

矩阵 G 的特征值是确定像素 u 可跟踪性的关键，Shi 和 Tomasi 证明，如果 G 的最小特征值满足一定条件，则像素 u 可以被较好地跟踪。

通过以上对追踪变换的硬件实现和实时时空显著性框架的介绍，我们可以看到，在实际应用中，合理利用硬件资源和先进的算法框架，能够有效提高系统的性能和效率，满足不同领域的实时处理需求。

硬件实现与实时时空显著性技术解析

框架实现的进一步细节

在实现框架的过程中，除了上述提到的关键步骤，还有一些细节值得深入探讨。

特征跟踪算法的选择

特征跟踪是框架中的重要环节，不同的特征跟踪算法会对整个框架的性能产生影响。常见的特征跟踪算法有 KLT（Kanade - Lucas - Tomasi）算法、光流法等。在本框架中，虽然没有明确指定使用哪种特征跟踪算法，但从实际应用的角度来看，KLT 算法是一个不错的选择。它基于图像金字塔和迭代最小二乘法，能够在不同尺度下跟踪特征点，具有较好的鲁棒性和实时性。

KLT 算法的具体步骤如下：
1. 特征点选择 ：在第一帧图像中选择具有明显特征的点，如角点。
2. 图像金字塔构建 ：为了处理不同尺度的运动，构建图像金字塔，将图像从高分辨率到低分辨率进行多层表示。
3. 特征跟踪 ：在每一层金字塔上，使用迭代最小二乘法来估计特征点在相邻帧中的位置。具体来说，通过最小化两帧图像中特征点周围区域的灰度差异来确定特征点的位移。
4. 金字塔回溯 ：从低分辨率层开始，将估计的位移传递到上一层，直到最高分辨率层，得到最终的特征点位置。

预测器的设计

预测器在框架中起着关键作用，它能够根据特征的历史运动信息预测其未来位置。常见的预测器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。在本框架中，预测器根据特定的运动模型更新模型并预测特征的坐标。

以卡尔曼滤波器为例，其工作原理如下：
1. 状态预测 ：根据上一时刻的状态和系统的动态模型，预测当前时刻的状态。
2. 测量更新 ：根据当前时刻的测量值，更新预测的状态，得到更准确的估计值。

卡尔曼滤波器的具体公式如下：
- 状态预测 ：
[
\hat{x} {k|k - 1} = F_k\hat{x} {k - 1|k - 1} + B_ku_k
]
其中，$\hat{x} {k|k - 1}$ 是 $k$ 时刻的预测状态，$F_k$ 是状态转移矩阵，$\hat{x} {k - 1|k - 1}$ 是 $k - 1$ 时刻的估计状态，$B_k$ 是控制输入矩阵，$u_k$ 是控制输入。
- 协方差预测 ：
[
P_{k|k - 1} = F_kP_{k - 1|k - 1}F_k^T + Q_k
]
其中，$P_{k|k - 1}$ 是 $k$ 时刻的预测协方差，$Q_k$ 是过程噪声协方差。
- 卡尔曼增益计算 ：
[
K_k = P_{k|k - 1}H_k^T(H_kP_{k|k - 1}H_k^T + R_k)^{-1}
]
其中，$K_k$ 是卡尔曼增益，$H_k$ 是测量矩阵，$R_k$ 是测量噪声协方差。
- 状态更新 ：
[
\hat{x} {k|k} = \hat{x} {k|k - 1} + K_k(z_k - H_k\hat{x} {k|k - 1})
]
其中，$\hat{x} {k|k}$ 是 $k$ 时刻的估计状态，$z_k$ 是 $k$ 时刻的测量值。
- 协方差更新 ：
[
P_{k|k} = (I - K_kH_k)P_{k|k - 1}
]
其中，$P_{k|k}$ 是 $k$ 时刻的估计协方差，$I$ 是单位矩阵。

抑制模块的作用

抑制模块的主要作用是增强相邻显著特征的影响，同时抑制孤立特征的显著性响应。它可以通过以下方式实现：
1. 局部邻域分析 ：对于每个特征点，分析其周围邻域内的显著特征分布情况。
2. 响应调整 ：如果邻域内存在多个显著特征，则增强该特征点的显著性响应；如果邻域内显著特征较少，则抑制该特征点的显著性响应。

以下是抑制模块的简单伪代码：

def suppressor(features, saliency_map):
    new_saliency_map = saliency_map.copy()
    for feature in features:
        x, y = feature
        # 定义邻域大小
        neighborhood_size = 5
        # 统计邻域内的显著特征数量
        neighbor_count = 0
        for i in range(x - neighborhood_size, x + neighborhood_size + 1):
            for j in range(y - neighborhood_size, y + neighborhood_size + 1):
                if (i, j) in features and (i, j) != (x, y):
                    neighbor_count += 1
        # 根据邻域内显著特征数量调整显著性响应
        if neighbor_count > 2:
            new_saliency_map[x, y] *= 1.5
        else:
            new_saliency_map[x, y] *= 0.5
    return new_saliency_map

应用场景与优势

该框架在多个领域具有广泛的应用前景，以下是一些具体的应用场景和优势。

视频监控

在视频监控领域，实时时空显著性分析可以帮助快速定位监控画面中的异常行为和目标。例如，在公共场所的监控视频中，通过检测时空显著区域，可以及时发现人员的异常聚集、奔跑等行为，提高监控效率和安全性。

该框架在视频监控中的优势在于：
1. 实时性 ：仅需存储两帧完整图像，适合实时处理流式视频输入，能够及时发现异常情况。
2. 准确性 ：通过概率分布距离度量和预测模型，能够准确地评估特征的显著性，减少误报率。
3. 可扩展性 ：可以根据不同的应用需求，调整框架中的参数和算法，如特征检测算法、预测器等，以适应不同的监控场景。

广告分析

在广告分析领域，时空显著性分析可以帮助评估广告的吸引力和效果。通过分析观众在观看广告时的注意力分布，确定广告中的显著区域和元素，从而优化广告设计和内容。

该框架在广告分析中的优势在于：
1. 量化评估 ：使用概率分布距离度量来量化显著性，能够提供客观的评估指标，帮助广告商了解广告的效果。
2. 实时反馈 ：能够实时分析观众的注意力变化，及时调整广告策略，提高广告的吸引力和转化率。
3. 个性化分析 ：可以根据不同观众的行为和偏好，进行个性化的广告分析，提供更精准的广告推荐。

总结

本文详细介绍了追踪变换的硬件实现和实时时空显著性框架。追踪变换的硬件实现通过利用 FPGA 设备的细粒度并行性，实现了显著的加速，并且具有可扩展性和灵活性。实时时空显著性框架利用空间特征运动的不可预测性作为时空显著性的度量，通过特征检测、跟踪、预测和抑制等步骤，能够准确地检测视频中的显著区域，且具有较低的存储成本和较高的实时性。

在实际应用中，该框架可以应用于视频监控、广告分析等多个领域，为这些领域提供了有效的解决方案。未来，随着技术的不断发展，该框架有望在更多领域得到应用和推广，为人们的生活和工作带来更多的便利。

以下是整个框架的流程图：

graph LR
    A[特征检测] --> B[特征跟踪]
    B --> C[速度估计与坐标抽取]
    C --> D[预测与显著性评估]
    D --> E[抑制模块]
    F[视频监控应用] --> A
    G[广告分析应用] --> A

通过合理选择特征跟踪算法、预测器等关键组件，并结合不同的应用场景进行优化，该框架能够发挥更大的作用，为实时视觉分析提供更强大的支持。