Hi3559A HiMPP V4.0 媒体处理软件开发参考
海思提供的媒体处理软件平台(Media Process Platform,简称MPP)，可支持应用软件快速开发。该平台对应用软件屏蔽了芯片相关的复杂的底层处理，并对应用软件直接提供MPI（MPP Program Interface）接口完成相应功能。该平台支持应用软件快速开发以下功能：输入视频捕获、H.265/H.264/JPEG 编码、H.265/H.264/JPEG 解码、视频输出显示、视频图像前处理（包括去噪、增强、锐化）、图像拼接、图像几何矫正、智能、音频捕获及输出、音频编解码等功能。HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考目录目录前言……海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言前言概述本文为使用IMP媒体处理芯片进行开发的程序员而写,目的是供您在开发过程中查阅媒体处理软件开发包的冬和参考信息,包括APⅠ、头文件、错误码等。本文档描述 HIMPP媒体处理软件的各个API的使用方法,以及相关的数据结构和错误码」说明未有特殊说明,Hi359V100与Hi3559AV100内容一致。产品版本与本文档相对应的产品版本如下。产品名称产品版本操作系统Hi3559AV100ESLinux/huawei lilesHi3559AV100Linux/huawei litesHi35590V100Linux/huawei LitcOs读者对象本文档主要适用于以下工程师技术支持工程师软件开发工程师海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言约定符号约定在本文中可能出现下列标志,它们所代表的含义如下。符号说明表小有高度潜在危险,如果不能避免,会导致人员死亡或危险严重伤害表示有中度或低度潜在危险,如果不能避免,可能导致人警告员轻微或中等伤害。△表示有潜在风险,如果忽视这些文本,可能导致设备损坏、注意数据丢失、设备性能降低或不可预知的结果。@窍门表示能帮助您解决某个问题或节省您的时间。口说明表示是正文的附加信息,是对正文的强调和补充。通用格式约定格式说明宋体正文采用宋体表示黑体级、二级、三级标题采用黑体楷体警告、提小等内容一律用楷体,并且在内容前后増加线条与正文隔离。Termina1 Display”格式|“ Termina1 Display”格式表示屏幕输出信息。此外,屏幕输出信息中夹杂的用户从终端输入的信息采用加粗字体表示用双引号衣示文件路径。如“C: Program Files Huawei”。命令行格式约定格式意义粗体命令行关键字(命令中保持不变、必须照输的部分)采用加粗字体表示。海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言格式意义斜体命令行参数(命令中必须由实际值进行替代的部分)采用斜体表示表小用“[]”括起来的部分在命令配置时是可选的。XY衣示从两个或多个选项中选取…个[x|y|….表示从两个或多个选项中选取一个或者不选。x|y|….}*表示从两个或多个选项中选取多个,最少选取一个,最多选取所有选项。[x|y|…]衣示从两个或多个选项中选取多个或者不选修订记录修订记录累积了每次文档更新的说明。最新版本的文档包含以前所有文档版本的更新内谷。修订日期版本修订说明201801-1000B08第8次临时版本发布第2章系统控制23小节, HI MPI SYS MmapCache【注意】涉及修改;朋除HI MPI SYS Sctrcg和 HI MPI SYS〔 trEg’新增HI MPI SYS SetTuningConnect FH HI MPI SYS GetTuningConnect2.6.2和264涉及修改第3章视频输入33小节,图3-2和图3-4涉及修改,新增表3-334小节,新增 HI MPI VI SetDevAttrEx HI MPI VI TriggerFlash;HI MPIⅤ I SetPipe Crop、 HI MPI VI GetPipecrop、HI MPI VI Query Pipe Status, HI MPI VI EnablPipelnterruptHI MPI VI DisablPipelnterrupt / FW HI MPI VI QueryChnStatus删除 HI MPI VI GetDevFd35小节,删除 VI PIPE MAX WIDTH和Ⅴ I CHN MAX WIDTH;新增VI DEV ATTR EX S、 VI PIPE STATUS S、 VI FLASH MODE SVI FLASH ATTR S和 VI CHN STATUS S;Ⅴ I PIPE ATTR S和Ⅵ I CHN ATTR S【成员】涉及修改第4章视频输出4.1和42小节涉及修改4.3小节,新增HMPIⅴ o SetmodParam和 HI MPI VO GetModParam432小节, HI MPI VO Set VideoLayerPartitionMode和海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言修订日期版本修订说明HI MPI VO Get VideolaverPartition Mode涉及修改44小节, VO MAX CHN NUM【定义】和【芯片差异】涉及修改VO VIDEO LAYER ATTR S【差异说明】涉及修改;新增VO MOD PARAM S第5章视频处理子系统523小节涉及修改5.3小节,新增 HI MPI VPSS Sct GrpNRXParam和HI MPI VPSS GetGrpNRXParam54小节, VPSS MAX IMAGE WIDTHVPSS EXTCHN MAX IMAGE WIDTH、 VPSS GRP ATTR S、VPSS CHN ATTR S和 VPSS EXT CHN ATTR S涉及修改新增Ⅴ PSS GRP NRX PARAM S、 VPSS IP NUM和VPSS MODULE PARAMS S第6章视频编码623和6216涉及修改63小节,新增 HI MPI VENC Attach vbpool和 HI MPI VENC Detach VbPool64小节, VENC CHN STATUS S和Ⅴ ENC MOD H265ES涉及修改;新增VENCⅠ NTRA REFRESH MODE E和 VENC PARAM MOD RC S第7章视频解码7.2小节涉及修改73小节,新增 HI MPi VDEC Setchnattr74小节, VDEC CHN ATTR S、 VDEC ATTR VIDEO S涉及修改第8章区域管理8.3小节,新增 HI MPI RGn BatchBegin和 HI MPI RGn BatchEnd;删除HI MPI RGN Set Attach Field FH HI MPI RGN Get AttachField84小节涉及修改第9章音频923小节,新增衣99941小节,新增 AO SYSCHN CHNID和 AIO ISTYPE E第10章视频图形子系统10.22小节涉及修改10.3小节,HMPIⅤ gs AddScaletask至HMPIⅤ Gs AddOsdTaskarray的【注意】涉及修改;新增 HI MPI VGS AddRolationtask10.4小节, VGS DRAW LINE S、Ⅴ GS ADD COVER S和VGS MODULE PARAMS S【成员】涉及修改;新增Ⅴ GS IP NUM第12章拼接12.1涉及修改12.3小节,新增 HI MPI AVS SetModParan和 HI MPI AVS SetModParam;表12-1涉及修改海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言修订日期版本修订说明12.4小节, AVS PROJECTION MODE E、 AVS GAIN MODE E、AS SPLIT ATTR S、 AVS GRP ATTR S和 AVS CUBE MAP ATTR S【注意事项】涉及修改;新增 AVS MOD PARAM S第13章Proc调试信息13.14、13.16、13.17、13.18和13.24小节涉及修改2017-111500B07第7次临时版本发布,添加H3559AV100的相关内容第2章系统控制23小节,删除 HI MPI SYS IOMmap, HI MPI VB CreatePoolHI MPI VB GetBlock和 HI MPIⅤ B GetSupplement∧ddr【参数】涉及修改第3章视频输入3.3小节涉及修改34小节,新增 MPI VI SetPipeRepeatMode和HI MPI VI GetPipeRepeat ModeI MPI VI SetMipiBindDev HI MPI VI GetMipiBindDevHI MPI VI GctPipc Cmp param、 HI MPI VI SetchnAttr【芯片差异】涉及修改3.5小节,新增 I PIPE MAX WIDTH、Ⅵ I CHN MAX WIDTH和VI PIPE REPEAT MODE E第5章视频处理子系统521和52.3小节涉及修改5.4小节, VPSS MAX IMAGE WIDTH~VPSS EXTCHN MAX IMAGE HEIGHT【定义】涉及修改;VPSS GRP ATTR S、 VPSS CHN ATTR S、Ⅴ PSS EXT CHN ATTR S和VPSS GRP SHARPEN AUTO ATTR S【成员】涉及修改第6章视频编码表6-1、表6-3、表6-4和表6-5涉及修改623和6.24小节涉及修改63小节,新增 HI MPI VENC SctScenc modc和 HI MPI VENC GctScenc Modc64小节,新增 VENC H264 AVBR S、 VENC H65 AVBR S、VENC PARAM H264 AVR S、 VENC PARAM H265 AVBR S和VENC SCENE MODE E第10章视频图形子系统10.22小节涉及修改10.3小节,HMPlⅤ gs AddScaletask【注意】涉及修改10.4小节, VGS DRAW LⅠNES、 VGS ADD COⅤERS【成员】涉及修改第11章几何畸变矫正子系统11.2小节涉及修改第12章全景拼接12.2和12.3小节涉及修改124小节, AVS LUT ACCURACY E、 AVS FOV S、海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言修订日期版本修订说明AS CUBE MAP ATTR S、 AVS GRP ATTR S【注意】涉及修改第13章Proc调试信息13.15小节涉及修改2017-092900806第6次临时版本发布第2章系统控制新增22.3小节23小节,新增 HI MPI SYS SeⅤ IVPSSMode和HI MPI SYS GetVIVPSSMode24.1小节,新增 DATA RATE F; FRAME RATE CTRI.S【成员】涉及修改FRAME FLAG E【定义】和【成员】涉及修改:删除 SNAP TYPE E和FRAME SUPPLEMENT INFO S2.42小节,新增Ⅵ VPSS MODE E和VIⅤ PSS MODE S24.3小节, VIDEO SUPPLEMENT S【定义】和【成员】涉及修改第3章视频输入34小节, HI MPI VI SetPipeFrame Source到 HI MPIⅤ I Release Pipeframe涉及修改,新增 HI MPI VI Setchnalign和HMPIⅥ GetchnAlignHI MPI VI SetDevTimingAttr HI MPI VI Destroy PipeHI MPI VI GetPipeFisheye Config、HMPIⅤ SetChn Rotation和HI MPIⅥ I SetchnldCattr【注意】涉及修改35小节,新增 VI PIPE ONLINE MAX WIDTH、VI PIPE OFFLINE MAX WIDTH VI PIPE PARALLEL MAX WIDTHVI CHN OFFLINE MAX WIDTH NH VI CHN PARALLEL MAX WIDTH修改Ⅵ CHN ONLINE MAX WIDTH和 VI PIPE FRAME SOURCE E,朋除 I PIPI MODE E36小节,表3-6涉及修改第4章视频输出41小节,衣4-1涉及更新。4.2小节,涉及更新。4.3.2小节,新增HMPIⅤ o Set videoplayer Priority至HI MPI VO Get VideoLaverPartitionMode, HI MPI VO BatchBegin EHI MPI VO Get VideoLayer Boundary4.3.3小节,新增 HI MPI VO SetChnParam至HI MPI VO GetChnDisplay position,新增H! MPI VO Refreshchn、HI MPI VO SctChn Boundary, HI MPI VO Gct Chn Boundary FHHI MPI VO Getchn Region luma44小节涉及修改第5章视频处理子系统53小节,新增HMPIⅤ PSS Enable Backup Frame至HI MPI VPSS GetChnAlign54小节,新增ⅴ PSS SHARPEN GAIN NUM至海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司HiMPP V4.0媒体处理软件开发参考前言修订日期版本修订说明VPSS YUV SHPLUMA NUM,Ⅴ PSS LOW DELAY INFO S至VPSS GRP SHARPEN ATTR S第6章视频编码63和6.4小节涉及修改第7章视频解码7.3小节,新增 HI MPI VDEC Setrotation和 HI MPI VDEC SetrotationHI MPI VDEC Releaseframe和 HI MPI VDEC ReleaseUserData【注意】涉及修改7.4小节, VDEC STREAM S和 VDEC MOD PARAM S涉及修改第8章区域管理821节,衣8-1涉及修改第11章几何畸变矫正子系统11.5小节, RECT S【注意事项】涉及修改第12章全景拼接12.4小节,新增 AVS SPLIT NUM、 AVS SPLIT PIPE NUM、AVS CUBE MAP SURFACE NUM、 AVS SPLIT ATTR S和AVS CUBE MAP ATTR S第13章Proc调试信息13.6、13.10、13.11、13.13、13.15、13.17和13.24的【调试信息】和【参数说明】均涉及修改2017072000805第5次临时版本发布第2章系统控制23小节,新增 HI MPI SYS IOMmapHI MPI SYS Mmap、 HI MPI SYS Setscale Coeflevel【注意】涉及修改242小节, SCALE RANGE E和 COEFF LEⅤELE【定义】涉及修改SCALE COEFF LEVEL S【成员】涉及修改2.43小节,新增 ISP CONFIG INFO S第3章视频输入3.3小节,修改“从模式”相关内容34小节,新增HMPIⅤ I SetStitch GrpAttr和 HI MPI VI GetStitch GrpAttrHI MPIⅥ I SendPiperaw【注意】涉及修改3.5小节,新增Ⅴ I MAX STITCH GRP NUM、Ⅴ I SHARPEN GAIN NUMⅥ I AUTO ISO STRENGTH NUM、Ⅴ I STITCH GRP ATTR、VI PIPE RAW SOURCE E FH VI RAW INFO SⅥ I BAS SCALE ATTR S【定义】和【注意事项】涉及修改Ⅵ I NR ATTR S和Ⅵ I PIPE ATTR S【注意事项】涉及修改第5章视频处理子系统521、52.3和53小节涉及修改海思专有和保密信息文档版本00B08(2018-01-10)版权所有◎深圳市海思半导体有限公司
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基于视频的三维重建研究
这是一篇华中科技大学的硕士毕业论文，里面对三维重建技术的讲解很详细，适合作为综述来看独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集休已经发表或撰写过的研究成果。对木文的研究做出贡献的个人和集休,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关侏留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华屮科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口,在年解密后适用本授权书本论文属于不保密口。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名指导教师签名:日期:年月日日期:年月日万方数据华中科技大学硕士学位论文摘要基于视频的重建技术在计算杋视觉领域中扮演着非常重要的角色,而如何恢复场景的三维模型是目前研究的热点与难点问题。本文围绕基于视频的场景重建技术展开讨论,包括棊于单目视频的三维场景重建和于双目视频的视差图和场景流获取。由于单目包含的深度信息比较少,如何基于单目视频恢复相机的运动参数以及目标的深度信息是研究的重与难点。双目视频虽然包含了非常显著的深度信息,但是考虑到视频中场景的迕续性问题,如何使得恢复岀的深度图保持前后帧的连续性以及场景中运动日标的一致性,也是比较困难的问题。因此,针对上述所提到的问题进行了深入的研究,具体的研究工作如下第一,对三维重建研究进行了详细的介绍,介绍了对于特征点匹配的理解以及我们提出的基于特征引导偏向性高斯混合模型( Feature Guided Biased GaussianMixture model,FGBG);详细介绍立体视觉中立体匹配算法的原理、分类及评测标准,并在4个典型的数据集上对有代表性的局部、全局、半全局算法进行对比实验。此外,详细介绍运动恢复结构(SFM)的基本原理,并进行了实验分析。第二,提岀一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术。基于双目视频,首先获得初始的视差图和2D特征点轨迹;在此基础上获得初始的3D稀疏运动轨迹,利用本文提出的 Object Motion Hypothesis(OMH)算法获得运动物体的致性假设采用 slanted-plane model以及参考图像与前后时间点图像对的约束关系,构建超像素和运动物体之间的能量模型,通过优化获得视差和场景流的估计结果。第三,提出一种棊于单目视频的动态场景重建系统。在获取特征点轨迹的基础上,基于运动信息获得特征点轨迹的聚类结果;提出一种基于超像素的多标记Graph-cut算法,得到每一个日标的精确边界;为每一个运动日标分配一个虚拟相机通过标准的SFM方法分别单独估计每个运动目标对应的虚拟相机的参数和稀疏三维点云,通过PMVS和泊松表面重建获得目标的稠密重建结果。关键词:三维重建、单∏视频、双目视频、视差、场景流万方数据华中科技大学硕士学位论文Abstract3D reconstruction based on video has play an important role in computer vision, andhow to recover 3D scene model has been paid much attention and is a difficult problemBased on the importance of 3D reconstruction, in this paper, the 3D reconstruction basedon video has been studied, including 3D scene reconstruction based on monocular videoand depth map and scene flow estimating based on binocular video. Since the monocularcontains much less depth information, how to recover the camera motion and depth maphas been a difficult problem. Besides, although binocular view contains significant depthinformation, it is difficult to keep the consistency of depth map and moving objectsTherefore, in view of the problems mentioned above the specific research works are asFirst. we introduce two directions of 3D reconstruction in computer vision: based onstereo vision method and based on structure from motion. The stereo matching method hasbcen introduced in detail, including algorithm principle, classification, and evaluationmethod. And, we compare the global, local and semi-global algorithm on four typicaldataset. In addition, we have made a detail introduction of structure from motion(SFM)and the experiment has been carried out to get 3D point cloudSecond, a method for depth map and scene flow estimation is proposed. First, inputbinocular video, initial disparity map is got by SGM, 2 point trajectories are got byoptical flow. Then the 3D tracks are got by disparity map and 2D point trajectories, get theobject motion hypothesis. Considering constraint between the reference image and theforward-backward images, the energy model based on super-pixel and object isconstructed using slanted plane model. Finally, the depth map and scene flow will be gotThird, a method for reconstructing monocular dynamic scene with multiple movingrigid objects captured by a single moving camera is proposed. First of all, feature pointsare matched through the video sequence via the optical flow method and the tracks "aregot based on these matches. Then the tracks are divided into several groups according totheir motion differences. An improved graph cuts based multi-label auto imagesegmentation method is used to acquire the accurate boundary of each moving object and万方数据华中科技大学硕士学位论文the static background. Then we assume a virtual camera for each moving object and thestatic background. The pose of these virtual cameras are estimated via the standardStructure from Motion(SFM) pipeline. Finally a dense point set and textured model isreturned for each virtual camera. We evaluate our approach on real-world video sequenceand demonstrate its robustness and effectivenessKey words: 3D reconstruction, monocular video, binocular video, disparity, scenefleOw万方数据华中科技大学硕士学位论文目录摘要Abstract绪论1研究的背景及意义2国内外研究现状1.3论文的主要工作及结构···································:··········.················4·2三维重建基本方法研究2.1引言.………8)2.,2线性摄像机模型(8)23基于特征点的图像匹配24运动恢复结构方法(12)2.5立体匹配与三维重建···.·.·······.·················:····.····················(15)26本章小结(22)基于双目视频的视差图与场景流估计3.1引言(23)3.2运动目标的提取(25)3.3双向约束场景流模型..31)34实验分析.333.5本章小结(444基于单目视频的三维重建研究(45)4.2目标分割(464.3三维场景估计(51)万方数据华中科技大学硕士学位论文4.4实验分析(52)4.5本章小结(55)5全文总结与展望5.1木文的主要页献与创新点(56)5.2工作展望…7)致谢S8)参考文献非D·非非··非。非(59)附录万方数据华中科技大学硕士学位论文绪论11研究的背景及意义视觉是人类的基本功能。通过视觉,人们能够感知外部世界中物体的大小,以及辨别物体之间的相对位置,并且了解它们之间的相互关系。人类把这种功能称为视觉功能。随着科学技术的不断创新,新兴的电子产品不断涌现,数码设备的成熟和计算机理论的涌现让人们越来越关注计算机视觉。人们开始利用摄像机采集视频或者图像,并将其转化为人类可理解的信号。即利用计算机实现模仿人类视觉的功能,计算机视觉也就随之六生。计算机视觉是个涵盖多种学科知识的新兴学科。其理论研究的最终目的是通过对采集到的视频或者图像进行处理,将二维图像或视频转化为三维信息,从而感知场景或物体的形状及运动。因此,计算机视觉吸引了越来越多的研究人员参与其中,包括图像处理与模式识别,应用数学,计算札科学与技术等等。三维场景重建作为计算札视觉中一个重要的研究方向,受到许多研究者的青睐。最近,获取三维场景信息的方式主要有以下三种:第一种,利川常见的建模软件3DMax、CAD等进行重建;第二种,利用深度扫描仪、红外或者激光测距仪器等设备进行三维重建;第三种,利用计算机视觉原理,基于视频或者图像获取场景的三位模型。在上述方法中,第一种是最为成熟的,但是第一种方法的操作步骤十分复杂,并且建模周期长。第二种方式能够获得物伓的髙精度几何模型,但是这些仪器价格昂贵,费时费力,并且对于重建大型场景非常局限。因此,第三种方式受到了普遍的关注,它可以重建复杂的室外大型场景,真实感强,价格低廉且方便携带。利用图像或者视频对场景进行重建,即从图像或视频中恢复场景或者物体的三维几何信息,构建三维模型,给人以视觉亨受。三维重建的用途十分广泛,它可以用于机器人导航,无人驾驶,医学图像分析,游戏等众多方向在众多的三维场景重建方法中,于视频的重建方法一直是一个研究热点。其中,从单目视觉的角度出发,基于单目视频的三维重建技术就是利用单个摄像札对万方数据华中科技大学硕士学位论文场景进行拍摄,研宄如何利用图像序列光流估计运动物体或场景的三维运动来重建三维模型。从双日视觉的角度出发,基于双∏视频的三维重建技术就是利用两个摄像机,从两个不同的角度对同一个场景进行拍摄,研究如何利用左右两个图像序列各自的运动信息,以及左右视图之间的视差信息,完成场景的三维重建。本文的基于视频的三维重建技术具有十分重要的研究价值。针对双目视频,提出了一种基于双目视频的视差图和场景流获取技术,目的是同时获得视差图和场景流信息、。针对单目视频,提出个完整的基于包含多个刚体运动目标的单目动态场景视频的重建系统。12国内外研究现状121基于单目视觉的三维重建研究现状近年来,3D静态场景的重建己经取得了显著性的突破。其中,大多数的研究都是遵循一个特定的步骤:首先从一组多视角的图像中提取特征点,然后对多视图中的特征点进行匹配,构建基础矩阵,恢复相机参数,从而得到玚景的三维结构凹。其中, Snavely N主要通过SFM( (structure from motion)从无序图像序列中恢复相机的位置以及获得场景的三维稀疏点云倒。除∫稀疏点云的重建之外,很多学者也集中研究场景的三维稠密重建四。其中, Seitz s m对多种立体匹配算法进行比较,并且是第一个提供已标定的多视图数据集。 Kolev K在前者的基础之上提出了一个全局能量模型,融合了轮廪信息和立体信息。值得一提的是,深度信息也是一种非常有前景的3D重建方法,主要思想是通过恢复图像的深度信息,融合多幅深度图逃行稠密重建η。此外,很多研究集屮于基于单个视频的稠密表面重建,主要包括基于场景流( scene flow)s, mesh- based稠密表面重建例, patch-base稠密表面重。但是,大多数捕获的视频中,动态场景视频比铰常见。而上述的研究只能用于处理静态场景,它们在应对多目标运动场景方面是十分有限的。最近, Tron r提出了一个包含动态运动目标的场景分割标准山,它是·个重要的3D运动估计和重建的预处埋过程视频重建主要有于两个视图12和基于多个视图314其中,HanM和万方数据
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