本申请涉及一种基于FPGA的无人机图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。涉及图像处理技术领域。方法包括：接收待压缩的视频帧序列，将视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；计算当前帧与参考帧之间各个宏块的运动矢量；上述运动矢量用于表征当前帧中各个宏块相对于参考帧的运动方向和运动距离；基于运动矢量确定当前帧中各个宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；采用NxN整数离散余弦变换对残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，N为正整数；对量化后的数据进行熵编码，以实现对于量化后的数据的压缩。采用本方法能够提高无人机图像处理系统的工作效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种基于fpga的无人机图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在图像处理领域，要获取无人机安装的摄像头拍摄的高清视频进行目标跟踪，需要大量的带宽。目前保证无人机拍摄的视频中图像质量的方法是采用视频压缩、编码优化降低带宽占用。
2、然而，若仅仅依靠压缩视频、降低视频中的图像质量节约带宽，无法保证后续进行图像处理时的算法效果，则不能保证最终获取到的图像的质量，从而降低了无人机图像处理系统的工作效率。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述无人机图像处理的工作效率低的技术问题，提供一种基于fpga的无人机图像处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种基于fpga的无人机图像处理方法，包括：
3、接收待压缩的视频帧序列，将所述视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；
4、计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量；所述运动矢量用于表征所述当前帧中各个所述宏块相对于所述参考帧的运动方向和运动距离；
5、基于所述运动矢量确定所述当前帧中各个所述宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；
6、采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；
7、对所述量化后的数据进行熵编码，以实现对于所述量化后的数据的压缩。
>8、在其中一个实施例中，所述采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，包括：采用8x8整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理。9、在其中一个实施例中，所述对所述量化后的数据进行熵编码，包括：对所述量化后的数据采用上下文自适应运算编码算法进行熵编码。
10、在其中一个实施例中，在所述实现对于所述量化后的数据的压缩之后，还包括：对已压缩的所述量化后的数据采用帧间预测编码去冗余。
11、在其中一个实施例中，所述参考帧包括的所述宏块为参考宏块；所述当前帧包括的所述宏块为当前宏块；所述计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量，包括：在所述参考帧中以各个所述参考宏块为单位，确定与所述当前宏块进行匹配的匹配块范围；插值处理所述匹配块范围内的各个所述参考宏块，得到各个所述参考宏块的像素精度；计算经过所述插值处理的所述匹配块范围内的各个所述参考宏块与所述当前宏块的匹配成本；基于所述匹配成本，在所述匹配块范围内确认所述当前宏块的目标匹配宏块并计算所述目标匹配宏块与所述当前宏块之间的运动矢量。
12、在其中一个实施例中，在所述对于所述量化后的数据的压缩之后，还包括：将压缩的所述量化后的数据采用无线通信技术向地面站进行传送。
13、第二方面，本申请还提供了一种基于fpga的无人机图像处理装置，包括：
14、数据处理模块，用于接收待压缩的视频帧序列，将所述视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；
15、数据计算模块，用于计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量；所述运动矢量用于表征所述当前帧中各个所述宏块相对于所述参考帧的运动方向和运动距离；
16、数据生成模块，用于基于所述运动矢量确定所述当前帧中各个所述宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；
17、数据处理模块，还用于采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；
18、数据压缩模块，用于对所述量化后的数据进行熵编码，以实现对于所述量化后的数据的压缩。
19、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
20、接收待压缩的视频帧序列，将所述视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；
21、计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量；所述运动矢量用于表征所述当前帧中各个所述宏块相对于所述参考帧的运动方向和运动距离；
22、基于所述运动矢量确定所述当前帧中各个所述宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；
23、采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；
24、对所述量化后的数据进行熵编码，以实现对于所述量化后的数据的压缩。
25、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
26、接收待压缩的视频帧序列，将所述视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；
27、计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量；所述运动矢量用于表征所述当前帧中各个所述宏块相对于所述参考帧的运动方向和运动距离；
28、基于所述运动矢量确定所述当前帧中各个所述宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；
29、采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；
30、对所述量化后的数据进行熵编码，以实现对于所述量化后的数据的压缩。
31、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
32、接收待压缩的视频帧序列，将所述视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；
33、计算所述当前帧与参考帧之间各个所述宏块的运动矢量；所述运动矢量用于表征所述当前帧中各个所述宏块相对于所述参考帧的运动方向和运动距离；
34、基于所述运动矢量确定所述当前帧中各个所述宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；
35、采用nxn整数离散余弦变换对所述残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；
36、对所述量化后的数据进行熵编码，以实现对于所述量化后的数据的压缩。
37、上述基于fpga的无人机图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，在基于fpga的无人机图像处理的过程中，具有以下有益效果：首先通过接收待压缩的视频帧序列，将视频帧序列中的当前帧处理成多个宏块；然后计算当前帧与参考帧之间各个宏块的运动矢量；上述运动矢量用于表征当前帧中各个宏块相对于参考帧的运动方向和运动距离；接着基于运动矢量确定当前帧中各个宏块的目标匹配参考区块，并通过像素差值生成残差帧；再采用nxn整数离散余弦变换对残差帧中的残差宏块进行处理，并去除高频成分，得到量化后的数据；其中，n为正整数；最后对量化后的数据进行熵编码，以实现对于量化后的数据的压缩。通过计算运动矢量，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于FPGA的无人机图像处理方法，其特征在于，应用于视频压缩编码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考帧包括的所述宏块为参考宏块；所述当前帧包括的所述宏块为当前宏块；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.一种基于FPGA的无人机图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种基于fpga的无人机图像处理方法，其特征在于，应用于视频压缩编码器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考帧包括的所述宏块为参考宏块；所述当前帧包括的所述宏块为当前宏块；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
7.一种基于fpga的无人机图像处...
【专利技术属性】
技术研发人员：周旭，曹鸿，王斌，刘百爽，陈佳欢，张锐，侯云川，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司曲靖局，
类型：发明
国别省市：
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