Realtidsbildbehandling

Realtidsbildbehandling är en gren av bildbehandling som fokuserar på att bearbeta och analysera bilddata medan den produceras eller omedelbart efter att den fångats, så att ett svar eller en output kan genereras inom mycket kort tid. Begreppet betonar låga och förutsägbara latenstider samt hög genomströmning, ofta i millisekunder. Till skillnad från batchbearbetning behandlas och utvärderas data kontinuerligt när de kommer in.

Användningsområden inkluderar övervakning, robotik, autonoma fordon, augmented reality, medicinsk bildbehandling och industriell inspektion. Viktiga krav är låg latens, deterministiskt beteende, stabil bildföljd och ofta hög bildframerate.

Tekniker och arkitektur: Realtidsbildbehandling använder ofta pipelinade processer och strömmande dataflöden. För att uppnå låga latenser används specialiserad hårdvara såsom FPGAs, grafikkort (GPUs) eller ASIC-enheter, tillsammans med realtidsoperativsystem och optimerade algoritmer. Kvalitet- och storleksbegränsningar kan leda till ROI-bearbetning eller adaptiv kodning för att spara beräkningsresurser.

Vanliga algoritmer inkluderar brusreducering, kantdetektering, segmentering, objektdetektion och spårning, samt geometri- och kamerakalibrering. Eftersom beslut ofta måste tas inom några millisekunder används ofta förenklade modeller, approximativa metoder eller tidseffektiv kodning.

Utmaningar omfattar konstant långa svarstider, jitter, minnesbandbredd, värmeutveckling, energi och den parallella koordineringen mellan flera bildflöden. Hårdvarukonfigurationer måste ofta anpassas till specifika applikationer.

Utvärdering mäts vanligtvis i end-to-end-latens, bildfrekvens (fps) och determinism. Val av plattform och programvara påverkar prestanda och underhåll, medan val av algoritmer påverkar noggrannhet och robusthet.