視頻圖像灰度信號直方圖均衡的FPGA實現
直方圖均衡作為一種基礎的圖像處理方法在很多領域得到應用,但大多是通過DSP或者CPU編程實現,其優(yōu)點是靈活性比較高,調試方便,最大的缺點是很難做到實時或者準實時處理,這在某些領域是不可接受的。而使用FPGA實現可以很好地解決實時處理的難題,而且目前的FPGA資源容量已經很豐富,片內的SRAM/PLL/邏輯資源已經足以應對一般圖像處理算法的需要,同時隨著價格的不斷下降,客觀上使得FPGA成為圖像處理算法實現不錯的選擇。
本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/191407.htm本文主要介紹在FPGA上實現直方圖均衡算法的總體結構和最重要的兩個子模塊的實現細節(jié),以及最終的實現結果。
1 直方圖均衡的理論基礎
原始圖像灰度值r歸一化在0~1之間,p(r)為原始圖像灰度分布的概率密度函數。直方圖均衡化處理實際上就是尋找一個灰度變換函數T,使得變化后的灰度值s=T(r), 其中,s歸一化為0~1,即建立r與s之間的映射關系,要求處理后圖像灰度分布的概率密度函數p(s)=1,期望所有灰度級出現概率相同。
對于數字圖像離散情況,其直方圖均衡化處理的計算步驟如下:
(1)統(tǒng)計原始圖像的直方圖
式中,rk是歸一化的輸入圖像灰度;nk是輸入圖像中歸一化灰度等于rk的像素個數;n是輸入圖像的像素總數。
(2)計算直方圖累積分布曲線
(3)用累積分布函數作變換函數進行圖像灰度變換
根據計算得到的累積分布函數,建立輸入圖像與輸出圖像灰度之間的對應關系,最后要將變換后的灰度恢復成原先范圍。
2 FPGA實現的總體結構
從上面對直方圖均衡算法的描述可知,在進行直方圖均衡以前,首先必須對圖像灰度進行統(tǒng)計,然后再計算輸出。而要統(tǒng)計一幅圖像的全局灰度信息,就不得不把整幅圖像先寫入緩存。雖然FPGA內部的SRAM資源豐富,但是仍然無法滿足整幅圖像存儲的需要。因此,需要以SDRAM作為圖像緩存,存儲前后兩場視頻圖像,然后再計算輸出。SDRAM的容量、速度都能滿足直方圖均衡算法的要求,唯一的缺點是必須有相應的SDRAM控制器控制SDRAM的讀寫和刷新操作。下面簡要介紹總體實現的方案,其實現框圖如圖1所示。
從圖1中可以看出,在輸入端,模擬復合視頻數據經過視頻圖像解碼進入FPGA,在FPGA里先對數據進行簡單處理,產生內部使用的行同步信號/場同步信號/數據有效信號和16bit YUV4:2:2格式的視頻信號。然后,灰度信息進入灰度直方圖統(tǒng)計模塊對當前灰度信息出現的頻率加以統(tǒng)計,將統(tǒng)計信息以乒乓的方式存入SRAM,與此同時所有視頻數據通過“寫”控制模塊和SDRAM控制器存入SDRAM;在輸出端,在“讀”控制單元的控制下通過SDRAM控制模塊從SDRAM讀出上一場的數據進入灰度變換模塊,根據存儲的上一場的灰度統(tǒng)計信息,對數據進行灰度變換。這樣就完成了完整的灰度直方圖均衡變換。
如果需要在顯示設備(如PC顯示器)上顯示,還必須要有時序產生/圖像數據格式變換等模塊。另外,由于需要對某些內部參數進行調整(如SDRAM的Latency等),必須有一個控制接口和外部相連,在這里使用了一個I2C協議接口。
在所有模塊中最主要的實現單元主要有兩大部分,一個是直方圖統(tǒng)計和灰度變換模塊,另一個是SDRAM控制器和讀寫控制單元。下面將詳細介紹這兩部分。
3 直方圖統(tǒng)計的實現結構
直方圖統(tǒng)計是通過FPGA內部兩塊雙端口SRAM的乒乓操作實現的。其中每塊SRAM的地址反映了灰度值的大小,而SRAM每個單元的數據寬度必須相應于每場圖像的像素數量。例如,對于我國PAL制的電視圖像來說,根據ITU-R BT.601/656數字視頻標準規(guī)定每一場數字化后的視頻圖像,它的有效數據是每行720個有效點,每場288個有效行,每場總共207360個有效像素點,平均每個點16bit的數據量,其中有8bit灰度數據。所以在選取SRAM的大小時,應該選擇容量為256(2的8次方)、數據寬度為18位(207 360大于2的17次方)的SRAM。但是為了擴展的方便,實際使用中使用了容量為256、數據寬度為22位的SRAM,這樣可以對數據量更大的圖像加以處理。
評論