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基于FPGA 的图像处理算法的研究

热度0票浏览156次时间：2015年5月04日 15:49

基于FPGA 的图像处理算法的研究

安春燕海口经济学院海口 571127

【文章摘要】

随着科学技术不断发展，微电子技术取得了进一步发展，实时图像处理逐渐渗透在多媒体、图像等领域中，其中FPGA 作为一项硬件图像处理技术，在提高图像处理质量和效率等方面具有十分重要的作用，如何更好地使用FPGA 实现对图像的处理受到业内越来越多的重视。本文将对FPGA 概念和系统总体设计方案进行分析和研究，并提出基于FPGA 图像处理算法，从而为实际图像处理工作提供支持。

【关键词】

FPGA ；图像处理算法；图像分辨率

0 前言

近年来，图像分辨率日渐提高，传统软件难以实现图像处理的实时性要求，在相关技术快速发展背景下，FPGA 等可编程器件应运而生，在很大程度上提高了图像处理系统的速度、集成度，并在相关领域得到了广泛推广和普及。因此，加强对FPGA 图像处理算法的研究显得尤为重要。

1 FPGA 概念

FPGA 主要是指建立在PAL、GAL 等可编程器件基础之上的一种现场可编程门阵列。

FPGA 自身具有很多优点，能够进行反复编程、擦除，另外，其开发过程，资金投入量较小，规模日渐提升，且保密效果良好，不仅能够有效解决定制电路的不足之处，也在一定程度上突破了传统可编程器件门路数的限制，未来发展前景较好。不仅如此，其在图像处理系统当中的应用，能够有效提高处理质量和效率，在推动实时图像处理工作进一步发展方面占据不可替代的位置。

2 系统总体设计方案

利用FPGA 系统进行图像处理主要是通过数字CCD 相机、A/D 转换芯片等部分共同发挥作用，其中数据缓存、处理及控制等模块需要在本系统中实现。

文章针对图像处理方案的设计主要将FPGA 图像处理模块作为核心和基础，利用此模块实现图像平滑、滤波等处理，即CCD 相机拍照——A/D 将图像信号转为数字信号——模块去噪处理——数字信号转换为图像。由于图像处理类型存在一些差异，在选择相机等方面要结合实际情况进行选择，提高图像处理质量，例如： CCD 相机处处模式可以选择PAL 制式等， A/D 转换芯片可以选择可视频解码系列芯片，其能够将输入视频模拟信号解码成为数字信号，为图像处理工作奠定良好的基础。

3 基于FPGA 图像处理算法

3.1 FPGA 基本算法

结合图像噪声类型的不同，可以分为三个类型：椒盐、高斯及泊松噪声，不同的噪声类型相对应的算法也存在着一定差别。目前，图像处理滤波方法主要存在均值、中值以及维纳等滤波形式，其中中值滤波针对椒盐噪声处理具有明显的优势。

3.1.1 均值滤波

均值滤波算法主要是指线性滤波，针对图像当前像素，选择一个合适的窗口，利用多个像素组成该窗口，代替源像素点灰度值的一种途径。另外，由于数据分布具有平衡性特征，滤波窗口可以选择方形、十字形等类型，在具体滤波过程中，普遍选择方形窗口，值得注意的一点是，在实际操作过程中，如果滤波器尺寸增加，噪声消除效果势必会得到提升，但是，与此同时，图像锐化程度也会相应减少，图像也会变得模糊。因此，均值滤波算法并具有良好的性能，难以实现广泛推广和普及。

3.1.2 中值滤波

中值滤波方法是人们经常使用的预处理方法，在消除噪声、提高图像平滑度等方面表现突出，相比较而言，其比其他线性滤波器能够兼顾去除噪声和确保图像清晰度。中值滤波作为领域运算，将其中的像素按照灰度级别进行排序的一种方法，而后计算出组内中间值作为输出像素值，此方法的关键在于平均值决定整个图像的输出，基于此，中值滤波对极限像素值并不敏感，能够在消除独立噪声点的同时，兼顾图像清晰度，特别是在椒盐噪声处理方面，能够取得很好地效果。

3.1.3 直方图均衡化

直方图均衡化作为一种灰度数字图像增强方法，能够将灰度重新均衡的分布在整个区域内，其具有较强的通用性，能够有效提高任何图像的整体效果，受到人们越来越多的关注，特别是在一些实际运用中，还能够对图像的一个部分进行均衡化处理。

3.2 中值滤波算法与FPGA 结合

通过对基本算法进行分析，我们不难发现，中值滤波具有较为明显的优势，基于此，本文将对中值滤波算法在FPGA 的应用进行研究。中值滤波器在运用过程中，可以设置为3×3 方形窗口形成的9 个像素值进行平均值计算，并经过30 次比较，确定为中间输出值，诚然，经过30 次比对，耗时长、且容易造成资源浪费，基于此，提高处理速度和资源利用率，应选择一种快速种植滤波算法，仅需要19 次比对便能够获取中值，通过这种方式，不仅能够减少比对次数，提高工作效率，还能够节约成本，如下图：首先，A1、A2、A3 选择组内输入最大值、中值及最小值，而后将其输入到下线B1、B2、B3 和C 中，进行有效的比对，得出9 个模块的中值，从而实现对图像的处理。