In der heutigen digitalen Videotechnik gewinnt die präzise Analyse und Visualisierung von Farbinformationen zunehmend an Bedeutung. Insbesondere in Bereichen wie professioneller Videoproduktion, Live-Übertragung und eingebetteten Videoanwendungen sind Werkzeuge zur Farbkorrektur und Signalvisualisierung unverzichtbar. Ein Vektorskop stellt ein wichtiges Instrument dar, um die Chrominanzwerte eines Videosignals darzustellen und so eine einfache, übersichtliche Kontrolle der Farbdarstellung zu ermöglichen. Die jüngsten Fortschritte im Bereich der SoC-Entwicklung, beispielsweise durch den RK3588, bieten sowohl Leistungsfähigkeit als auch Flexibilität, um solche komplexen Berechnungen in Echtzeit durchzuführen. Die Implementierung eines Vektorskops auf dem RK3588 stellt jedoch eine Reihe technischer Herausforderungen dar, die es zu meistern gilt und gleichzeitig neue Standards für die effiziente Videobearbeitung setzen.
Die Besonderheit des RK3588 liegt in seiner Kombination aus leistungsstarkem Multi-Core-Prozessor und einer Bandbreite unterstützender Hardwarekomponenten, die speziell für Medienanwendungen optimiert sind. Die Verarbeitung von Video in hoher Auflösung mit einer Bildwiederholrate von bis zu 60 fps verlangt nach einer effizienten Nutzung von Ressourcen, um die Wiedergabe flüssig und ohne merkliche Verzögerung zu gewährleisten. Bei der Entwicklung des Vektorskops wird vor allem die Verarbeitung der Chrominanzkanäle U und V relevant. Üblicherweise liegen Videodaten in RGB-Formaten vor, während die Darstellung eines Vektorskops auf YUV-Farbmodellen beruht. Der konventionelle Umweg über eine CPU-basierte RGB-zu-YUV-Umwandlung belastet den Prozessor stark und führt oft zu Performance-Einbußen.
Deshalb ist der Einsatz spezieller Hardware, wie dem RGA3 (Raster Graphic Accelerator Version 3), ein essenzieller Schritt im Pipeline-Design. Dieser beschleunigt nicht nur die Farbkonvertierung, sondern erlaubt gleichzeitig, die UV-Kanäle in Formaten wie NV12 oder NV16 effizient zu extrahieren. Das Ergebnis ist eine deutlich reduzierte CPU-Last und eine nahtlose Fortsetzung der Verarbeitung auf GPU-Ebene. Nach der Extraktion der UV-Daten müssen diese in einer OpenGL-ES-Umgebung als Texturen gebunden werden. Ziel ist es, unnötige Datentransfers und Speicheroperationen zu vermeiden, um die Echtzeitfähigkeit des Systems nicht zu beeinträchtigen.
So wird die Grundlage geschaffen, um mithilfe moderner Grafikprogramme den Vektorskop visuell darzustellen. Die größte Herausforderung liegt jedoch in der Berechnung und Darstellung der UV-Histogramme in Echtzeit. Da herkömmliche Fragment-Shader an ihre Grenzen stoßen, wenn es um zufällige Zugriffe und flexible Datenakkumulation bei hohen Auflösungen geht, erweist sich die Nutzung von Compute-Shadern als innovative Lösung. Compute-Shader erweitern OpenGL ES um Funktionen, die speziell für allgemeine Berechnungen auf der GPU ausgelegt sind, wodurch Merkmale wie parallele Verarbeitung und direkte Binärmanipulation von Daten möglich werden. Die Mali G-610 GPU des RK3588 unterstützt diese Technologie und erlaubt so die Entwicklung von maßgeschneiderten Algorithmen für die Histogrammberechnung.
Die praktische Umsetzung war jedoch nicht ohne Hürden. Da die Dokumentation zu Compute-Shadern im OpenGL ES-Umfeld, insbesondere für Embedded-Systeme, eher spärlich ist, bedurfte es intensiver Tests und schrittweiser Optimierung. Erfolgreich gelang die Verkettung von drei Compute-Shadern, die jeweils eine eigene Stufe der Pipeline abbilden: vom Einsammeln der UV-Werte bis zur Normalisierung und Vorbereitung für die Darstellung. Bei der Visualisierung orientiert sich die Darstellung am klassischen Funktionsprinzip traditioneller Vektorskope. Dabei wird das UV-Histogramm über das Bild gelegt, um eine intuitive und aussagekräftige Farbanalyse zu ermöglichen.
Referenzmarkierungen werden integriert, um die Bildsignale mit bekannten Farbräumen abzugleichen und so eine einfache Interpretation sicherzustellen. Inspiration lieferte unter anderem das Vektorskop-Plugin des bekannten OBS (Open Broadcaster Software), dessen Rendering-Strategie in die endgültige Implementierung einfloss. Das Endprodukt erlaubt es, eine 1080p-Videoquelle mit 60 Bildern pro Sekunde live und ohne merkliche Latenz zu analysieren und darzustellen. Dabei bleibt die Videoqualität unbeeinträchtigt, was den Einsatz in professionellen Umgebungen wie Fernsehproduktion, Kamerakalibrierung oder Mediendigitalisierung attraktiv macht. Die getestete Umgebung, bestehend aus einem ROCK 5B Board mit einem speziell angepassten Ubuntu-Betriebssystem, bestätigt das Einsatzpotenzial in Embedded-Systemen und kleinen Serverlösungen.
Obwohl die Entwicklung einen erheblichen technischen Aufwand erforderte, zeigte sich, dass mit modernen SoCs wie dem RK3588 und gezieltem Einsatz von Hardwarebeschleunigung und Compute-Shadern anspruchsvolle visuelle Analysewerkzeuge für Videoinhalte realisierbar sind. Gerade die Kombination aus Leistungsfähigkeit und Energieeffizienz macht den RK3588 für Entwickler interessant, die qualitativ hochwertige Videobearbeitung in Echtzeit umsetzen möchten. Insgesamt zeichnet sich das Projekt durch innovative Nutzung vorhandener Hardwarekomponenten und moderne Programmiertechniken aus, die die Grenzen bisheriger Embedded-Videobearbeitung sprengen. Die Integration eines Vektorskops erweitert nicht nur die Funktionalität der Plattform, sondern schafft auch eine Grundlage für weitere Werkzeuge, die Farbdaten auf professionelle Weise erfassen und visualisieren. Damit wird der RK3588 zu einer Plattform, die nicht nur für Videowiedergabe, sondern auch für professionelle Videoanalyse und Postproduktion hervorragend geeignet ist.
