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基于FPGA的圖像平滑處理 騰訊鏈接：https://share.weiyun.com/5GQyKKc 百度網(wǎng)盤(pán)鏈接：https://pan.baidu.com/s/1M7PLzRs-yMJv7NFJE8GVAw 提取碼：qr0t 
如圖所示，這是整個(gè)視頻采集系統的原理框圖。上電初始，FPGA需要通過(guò)IIC接口對CMOS Sensor進(jìn)行寄存器初始化配置。這些初始化的基本參數，即初始化地址對應的初始化數據都存儲在一個(gè)預先配置好的FPGA片內ROM中。在初始化配置完成后，CMOS Sensor就能夠持續輸出標準RGB的視頻數據流，FPGA通過(guò)對其同步信號，如時(shí)鐘、行頻和場(chǎng)頻進(jìn)行檢測，從而從數據總線(xiàn)上實(shí)時(shí)的采集圖像數據。MT9V034攝像頭默認初始化數據就能輸出正常的視頻流，因此FPGA中實(shí)際上未作任何IIC初始化配置。 在FPGA內部，采集到的視頻數據先通過(guò)一個(gè)FIFO，將原本25MHz頻率下同步的數據流轉換到50MHz的頻率下。接著(zhù)將這個(gè)數據再送入寫(xiě)DDR3緩存的異步FIFO中，這個(gè)FIFO中的數據一旦達到一定數量，就會(huì )寫(xiě)入DDR3中。與此同時(shí)，讀取DDR3中緩存的圖像數據，緩存到FIFO中，并最終送往LCD驅動(dòng)模塊進(jìn)行顯示。LCD驅動(dòng)模塊不斷的發(fā)出讀圖像數據的請求，并驅動(dòng)液晶顯示器顯示視頻圖像。 本實(shí)例除了前面提到對原始圖像做DDR3緩存和顯示，還會(huì )在原始圖像緩存到DDR3之前，另外做圖像的多行緩存和平滑處理運算，獲得新的平滑后的圖像流，這個(gè)圖像流也寫(xiě)入到DDR3中。根據LCD顯示模塊的請求，讀取DDR3中處理后的圖像進(jìn)行顯示。最終在VGA液晶顯示器上，可以看到左側圖像是原始的圖像，右側圖像是經(jīng)過(guò)平滑處理后的圖像。
從統計學(xué)的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，凡是統計特征不隨時(shí)間變化的噪聲稱(chēng)為平穩噪聲，而統計特征隨 時(shí)間變化的噪聲稱(chēng)為非平穩噪聲。幅值基本相同，但是噪聲出現的位置是隨機的，稱(chēng)為椒鹽 噪聲；如果噪聲的幅值是隨機的，根據幅值大小的分布，有高斯型和瑞利型兩種，分別稱(chēng)為 高斯噪聲和瑞利噪聲。 圖像濾波，即在盡量保留圖像細節特征的條件下對目標圖像的噪聲進(jìn)行抑制，是圖像預 處理中不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續圖像處理和分析的有效性和可 靠性。 消除圖像中的噪聲成分叫作圖像的平滑化或濾波操作。信號或圖像的能量大部分集中在 幅度譜的低頻和中頻段是很常見(jiàn)的，而在較高頻段，感興趣的信息經(jīng)常被噪聲淹沒(méi)。因此一 個(gè)能降低高頻成分幅度的濾波器就能夠減弱噪聲的影響。 圖像濾波的目的有兩個(gè)，一是抽出對象的特征作為圖像識別的特征模式；另一個(gè)是為適應圖像處理的要求，消除圖像數字化時(shí)所混入的噪聲。而對濾波處理的要求也有兩條，一是不能損壞圖像的輪廓及邊緣等重要信息；二是使圖像清晰視覺(jué)效果好。 平滑濾波是低頻增強的空間域濾波技術(shù)。它的目的有兩類(lèi)：一類(lèi)是模糊；另一類(lèi)是消除 噪音�？臻g域的平滑濾波一般采用簡(jiǎn)單平均法進(jìn)行，就是求鄰近像元點(diǎn)的平均亮度值。鄰域的大小與平滑的效果直接相關(guān)，鄰域越大平滑的效果越好，但鄰域過(guò)大，平滑會(huì )使邊緣信息損失的越大，從而使輸出的圖像變得模糊，因此需合理選擇鄰域的大小。 關(guān)于濾波器，一種形象的比喻法是：我們可以把濾波器想象成一個(gè)包含加權系數的窗口， 當使用這個(gè)濾波器平滑處理圖像時(shí)，就把這個(gè)窗口放到圖像之上，透過(guò)這個(gè)窗口來(lái)看我們得 到的圖像。舉一個(gè)濾波在我們生活中的應用：美顏的磨皮功能。如果將我們臉上坑坑洼洼比作是噪聲的話(huà)，那么濾波算法就是來(lái)取出這些噪聲，使我們自拍的皮膚看起來(lái)很光滑。 2.2 濾波算法 各種不同的濾波算法如下： •限幅濾波法（又稱(chēng)程序判斷濾波法） • 中位值濾波法 • 算術(shù)平均濾波法 • 高斯濾波法 • 遞推平均濾波法（又稱(chēng)滑動(dòng)平均濾波法） • 中位值平均濾波法（又稱(chēng)防脈沖干擾平均濾波法） • 限幅平均濾波法 • 一階滯后濾波法 • 加權遞推平均濾波法 • 消抖濾波法 • 限幅消抖濾波法 •卡爾曼濾波（非擴展卡爾曼） 2.3 均值濾波均值濾波器是圖像處理中一種常見(jiàn)的濾波器，它主要應用于平滑噪聲。它的原理主要是利用某像素點(diǎn)周邊像素的平均值來(lái)達到平滑噪聲的效果。 例如，1~8像素是（x,y）點(diǎn)周?chē)徑?font face="Calibri">8個(gè)像素點(diǎn)。最簡(jiǎn)單的均值濾波，即對（x,y）以及周邊8個(gè)像素點(diǎn)求平均替代原來(lái)的（x,y）點(diǎn)。
這種濾波方式的優(yōu)點(diǎn)很明顯，算法簡(jiǎn)單，計算速度快。缺點(diǎn)是降低噪聲的同時(shí)使圖像產(chǎn)生模糊，特別是景物的邊緣和細節部分。 由于我們已經(jīng)注意到了中心點(diǎn)和周邊像素點(diǎn)的重要程度不同，因此可以將均值濾波進(jìn)行改進(jìn)，獲得圖像平滑濾波效果的同時(shí)，也在一定程度上盡量降低圖像邊緣和細節的損失。
基于1/16的加權均值濾波，我們的Matlab代碼如下： clear clc I1=imread('.\lena.jpg'); I=im2double(I1); [m,n,c]=size(I); A=zeros(m,n,c); % 1 2 1 % 1/16 * 2 4 2 % 1 2 1 %for R for i=2:m-1 for j=2:n-1 A(i,j,1)=I(i-1,j-1,1)+I(i+1,j-1,1)+I(i-1,j+1,1)+I(i+1,j+1,1)+2*I(i+1,j,1)+2*I(i-1,j,1)+2*I(i,j+1,1)+2*I(i,j-1,1)+4*I(i,j,1); end end %for G for i=2:m-1 for j=2:n-1 A(i,j,2)=I(i-1,j-1,2)+I(i+1,j-1,2)+I(i-1,j+1,2)+I(i+1,j+1,2)+2*I(i+1,j,2)+2*I(i-1,j,2)+2*I(i,j+1,2)+2*I(i,j-1,2)+4*I(i,j,2); end end %for B for i=2:m-1 for j=2:n-1 A(i,j,3)=I(i-1,j-1,3)+I(i+1,j-1,3)+I(i-1,j+1,3)+I(i+1,j+1,3)+2*I(i+1,j,3)+2*I(i-1,j,3)+2*I(i,j+1,3)+2*I(i,j-1,3)+4*I(i,j,3); end end B=A/16; %output imwrite(B,'lena.tif','tif'); imshow('.\lena.jpg');title('origin image');figure imshow('lena.tif');title('image after average filter') 濾波效果如下。
Matlab源碼、Lena.jpg原圖和比對圖存放在at7_img_ex01\matlab文件夾下。 3基于FPGA的圖像平滑處理 工程文件夾at7_img_ex01\zstar.srcs\sources_1\new下的average_filter.v模塊實(shí)現了1/16的圖像加權均值濾波處理。該模塊功能框圖如下，使用2個(gè)FIFO，分別緩存前后行，即進(jìn)入圖像處理的3組數據流分別是第n-1行、第n行和第n+1行的圖像，控制輸入數據流和2個(gè)FIFO緩存的圖像在同一個(gè)位置、寄存器對前后2個(gè)像素的圖像值進(jìn)行緩存，這樣便可實(shí)現中心像素點(diǎn)以及前后列、上下行之間數據的同步處理了。
AT7_Xilinx開(kāi)發(fā)板（USB3.0+LVDS）資料共享 騰訊鏈接：https://share.weiyun.com/5GQyKKc 百度網(wǎng)盤(pán)鏈接：https://pan.baidu.com/s/1M7PLzRs-yMJv7NFJE8GVAw 提取碼：qr0t |
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