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-BF533 93
4.2.4 EZ-KIT Lite for ADSP-BF561 94
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——PPI 95
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DMA 117
4.7.4初始化PPI 118
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API 177
6.6.3二维内存移动API 179
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API 219
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