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第1章 绪论1

1.1数字视频处理概述1

1.2数字视频的发展历史2

1.3数字视频处理的应用3

1.4数字视频处理的研究内容5

1.5数字视频处理系统概述8

1.5.1视频信号采集[15，22]8

1.5.2数字视频编解码[20，21]10

1.5.3数字视频存储10

1.5.4数字视频显示[15]11

1.5.5数字视频处理13

1.6嵌入式数字视频处理系统[34，35，36]13

1.7研究现状与发展前景16

第2章 数字视频基础17

2.1人类视觉机理17

2.1.1人眼视觉特性[14，17]17

2.1.2人类视觉系统模型20

2.2颜色感知与表示模型[51]22

2.2.1颜色感知机理22

2.2.2颜色模型23

2.3视频获取与显示25

2.3.1彩色视频成像原[13]25

2.3.2视频摄像机26

2.3.3视频显示26

2.3.4复合视频与分量视频[51]27

2.3.5伽马校正28

2.4模拟视频技术[13]28

2.4.1模拟视频信号28

2.4.2视频光栅扫描29

2.4.3模拟电视系统30

2.5数字视频技术[15，16，21]31

2.5.1模拟视频信号数字化表示31

2.5.2数字视频的特点及应用32

2.5.3 ITU-T BT.601数字视频标准33

2.6视频模型[13，14]33

2.6.1照明模型34

2.6.2摄像机模型34

2.6.3物体模型37

第3章 数字信号处理与嵌入式开发39

3.1数字信号处理基础及DSP系统应用[4～9，28，37]39

3.2 Blackfin处理器简介[28，37～39]42

3.3 Blackfin处理器架构46

3.3.1 Blackfin处理器架构概述46

3.3.2 Blackfin处理器内核基础知识49

3.3.3数据运算指令简介51

3.3.4地址运算指令简介54

3.3.5 Blackfin内存结构55

3.3.6事件处理57

3.3.7 DMA控制器59

3.3.8系统接口63

3.4 ADSP开发过程67

3.5集成开发套件VisualDSP+++简介[31，32]74

3.5.1开发工具及其特点74

3.5.2利用IDDE进行DSP程序开发76

3.5.3调试工具80

第4章 基于Blackfin处理器的最小视频系统87

4.1数字视频处理系统构成87

4.2 Blackfin处理器与评估板简介[38,39]90

4.2.1 ADSP-BF533：高性能的通用Blackfin处理器91

4.2.2 ADSP-BF561：用于消费者多媒体的Blackfin对称多核处理器92

4.2.3 EZ-KIT Lite for ADSP-BF53393

4.2.4 EZ-KIT Lite for ADSP-BF56194

4.3 Blackfin处理器与视频外设之间的连接94

4.3.1 Blackfin处理器上的视频接口——PPI95

4.3.2将Blackfin处理器连接至视频源[50]96

4.3.3连接至显示设备[49]97

4.3.4连接视频源和显示设备的原则和技巧98

4.4数字视频信号标准简介[19～21]99

4.5基于ADSP-BF561的视频采集100

4.5.1 Blackfin系统服务[39]101

4.5.2 Blackfin设备驱动模型103

4.5.3视频采集硬件组成105

4.5.4视频输入数据流106

4.5.5视频输入实现过程107

4.6基于Blackfin处理器的视频输出112

4.6.1视频输出数据流112

4.6.2视频显示实现过程112

4.6.3基于Blackfin处理器的视频传输115

4.7基于ADSP-BF533的视频采集与显示116

4.7.1硬件平台初始化部分116

4.7.2初始化中断服务117

4.7.3初始化DMA117

4.7.4初始化PPI118

4.8视频采集回放及编码系统的实现118

4.9视频Sobel边缘提取系统124

第5章 视频应用设计原则及基础应用简介133

5.1视频应用开发模板133

5.1.1视频开发模板综述133

5.1.2视频开发模板类型134

5.1.3针对Blackfin处理器的优化136

5.1.4使用视频开发模板136

5.1.5视频开发模板应用举例137

5.1.6视频开发模板组合使用138

5.2 Blackfin处理器视频处理框架138

5.2.1内存使用原则139

5.2.2 PPI采集和显示的DMA模式141

5.3视频基础应用举例145

5.3.1解交错145

5.3.2解交错扫描速率转换145

5.3.3像素处理146

5.3.4色度再采样和颜色转换147

5.3.5缩放和裁切148

5.3.6显示处理149

第6章 图像与视频处理软件开发包151

6.1 Blackfin软件开发包介绍151

6.1.1 SDK的安装与使用152

6.1.2 SDK中的应用简介152

6.1.3受限的软件153

6.2图形和视频处理软件开发包介绍154

6.2.1图像处理开发包154

6.2.2视频处理开发包155

6.3 Hough变换及其实现155

6.3.1 Hough变换基本原理[10，12]155

6.3.2图像处理开发包中的Hough变换函数157

6.3.3基于图像处理开发包的实现159

6.4腐蚀与膨胀运算的实现160

6.4.1形态学基本知识[10，12]160

6.4.2腐蚀与膨胀的开发包实现165

6.5人脸检测165

6.5.1基于Adaboost学习的人脸检测[55]166

6.5.2基于图像处理开发包的人脸检测实现170

6.5.3人脸跟踪算法的设计174

6.6图像处理软件包的内存使用175

6.6.1内存移动流程176

6.6.2一维内存移动API177

6.6.3二维内存移动API179

6.6.4使用乒乓缓冲区进行内存移动181

第7章 视频运动分析及应用184

7.1运动估算184

7.1.1基于帧差的运动分析185

7.1.2基于块的二维运动分析186

7.1.3基于光流场的二维运动分析189

7.1.4基于像素递归的二维运动分析191

7.2运动分割192

7.2.1基于背景差分的方法193

7.2.2背景图像更新194

7.2.3帧间差分方法198

7.2.4目标检测199

7.2.5基于光流的方法199

7.3运动目标跟踪201

7.3.1基于特征的跟踪方法203

7.3.2基于变形模型的跟踪方法204

7.3.3基于区域的跟踪方法205

7.3.4卡尔曼（Kalman ）滤波器206

7.3.5粒子滤波器208

7.4光流计算的实现2

7.4.1 Lucas-Kanade算法210

7.4.2块匹配算法211

7.4.3金字塔型光流212

7.5前景目标检测的实现213

7.5.1初始化对象检测库213

7.5.2基于视频开发包的前景对象检测的实现216

7.5.3前景对象检测中的基础算法217

7.6 Kalman滤波器的实现219

7.6.1开发包中的Kalman滤波器API219

7.6.2基于API的Kalman滤波器实现过程222

7.7视频交通流检测系统设计222

7.7.1硬件平台223

7.7.2软件设计和实现223

第8章 视频编解码理论及实现228

8.1视频编码基本理论与技术228

8.1.1信源编码的信息论基础[1～3]229

8.1.2无损压缩229

8.1.3变换编码231

8.1.4预测编码233

8.2视频编码国际标准234

8.2.1 H.261视频编码标准235

8.2.2 H.263视频编码标准237

8.2.3 H.264视频编码标准240

8.2.4其他视频编码标准242

8.3基于Blackfin的H.264视频编解码系统设计243

8.4 ADI提供的H.264视频编码实现248

8.4.1 H.264基线编码器概述248

8.4.2 H.264基线编码器库的使用250

8.4.3 H.264基线编码器API介绍255

第9章 视频时空滤波及实现260

9.1视频时空滤波技术261

9.1.1运动轨迹模型261

9.1.2运动补偿滤波263

9.1.3运动自适应滤波266

9.1.4运动补偿上行变换266

9.2基于运动检测的自适应去交错268

9.3视频滤波中的二维卷积运算273

参考文献276