????????最近幾年圖像處理與機(jī)器視覺的發(fā)展非常迅速，圖像處理領(lǐng)域也被認(rèn)為是未來幾十年最有前途的領(lǐng)域之一。
????????隨著現(xiàn)代圖像及視頻處理技術(shù)的不斷發(fā)展，人們對(duì)圖像處理提出了新的要求，圖像處理系統(tǒng)的硬件體積越來越小，實(shí)時(shí)性也越來越好。特別是最近幾年，圖像的分辨率和掃描頻率都有了較大范圍的提升，1080P分辨率的視頻已經(jīng)非常流行，2K甚至4K分辨率的圖像也在火熱發(fā)展中。目前，比較火熱的VR技術(shù)更是需要雙通道的高分辨率、高掃描頻率的視頻數(shù)據(jù)及處理能力。
????????這些新的要求給之前的圖像處理平臺(tái)帶來了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)主要基于軟件平臺(tái)，一般運(yùn)行在Windows平臺(tái)的PC上。雖然現(xiàn)代PC的主頻較高，但是用軟件的串行化處理方法進(jìn)行圖像處理的效率還是非常低的。例如，用PC處理一個(gè)比較復(fù)雜的高分辨率圖像處理算法花費(fèi)半個(gè)小時(shí)或更多時(shí)間也是常見的事情。然而，對(duì)于實(shí)時(shí)圖像處理，例如實(shí)時(shí)跟蹤和視頻顯示，這個(gè)處理速度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
????????正是由于這個(gè)原因，嵌入式圖像處理技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，一些帶有圖像視頻處理組件的嵌入式處理器開始在圖像處理領(lǐng)域大顯身手，例如，TI公司生產(chǎn)的達(dá)芬奇系列的DSP。這些組件實(shí)際上是圖像處理硬核，但是大部分是標(biāo)準(zhǔn)化接口的硬核，針對(duì)數(shù)字視頻、圖像采樣處理、視覺分析等應(yīng)用進(jìn)行了剪裁和優(yōu)化。對(duì)于一個(gè)特定的圖像處理任務(wù)，需要利用其內(nèi)部的處理器來進(jìn)行串行化軟件處理。多核處理器的發(fā)展使得多個(gè)圖像處理任務(wù)可以同時(shí)執(zhí)行，也大大提高了圖像處理的實(shí)時(shí)性。盡管這些嵌入式處理器的發(fā)展加快了圖像處理和視頻分析的實(shí)際應(yīng)用，但其本質(zhì)上仍為軟件處理的串行方式，難以滿足通用圖像處理中大數(shù)據(jù)量計(jì)算的需求。
????????隨著成像傳感器技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖像的分辨率、幀頻和像元有效位數(shù)越來越高，圖像處理算法越來越復(fù)雜，圖像處理結(jié)果的實(shí)時(shí)性要求越來越高，基于PC和DSP軟件平臺(tái)的圖像處理系統(tǒng)已難以滿足要求。由于圖像處理算法天然的并行性，F(xiàn)PGA的加入給圖像處理帶來了新的活力，特別是針對(duì)圖像處理底層一些并行特性的圖像處理算法。例如二維卷積，F(xiàn)PGA可以保證在極低主頻下得到比DSP平臺(tái)快得多的處理速度，利用其流水線技術(shù)可以在每個(gè)時(shí)鐘輸出一個(gè)處理后像素。然而，F(xiàn)PGA并不適合進(jìn)行串行化處理算法和部分其他的上層算法。因此，目前DSP+FPGA平臺(tái)是圖像處理平臺(tái)的主流。此外，F(xiàn)PGA在一些低成本的機(jī)器視覺領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。例如，著者所在實(shí)驗(yàn)室研究的利用線列CCD和激光實(shí)現(xiàn)高精度位移測量項(xiàng)目，該項(xiàng)目利用FPGA實(shí)現(xiàn)CCD時(shí)序驅(qū)動(dòng)、A/D轉(zhuǎn)換和測量算法實(shí)現(xiàn)，并實(shí)現(xiàn)高速接口與上位機(jī)。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????????在FPGA上實(shí)現(xiàn)一個(gè)圖像處理算法包括確定具體算法和對(duì)其進(jìn)行并行性改造、將算法中計(jì)算和存儲(chǔ)需求與FPGA內(nèi)部可用資源相映射、將算法映射到硬件結(jié)構(gòu)上等步驟。然而，目前只有很少的公開資料可供初學(xué)者學(xué)習(xí)該領(lǐng)域的知識(shí)，可以讓初學(xué)者深入了解設(shè)計(jì)思路、過程、代碼的文獻(xiàn)資料更難找到。
????????為改變這一現(xiàn)狀，本專欄從FPGA圖像處理理論和分析入手，重點(diǎn)講解圖像處理算法移植到FPGA中的基本思路和方法，突出工程應(yīng)用。每一章均附有C/C++實(shí)現(xiàn)代碼，同時(shí)用循序漸進(jìn)、自頂向下的方式設(shè)計(jì)FPGA算法模塊，針對(duì)每一個(gè)模塊設(shè)計(jì)了詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)框圖，確保讀者能理解算法設(shè)計(jì)的原理。此外，每個(gè)算法都配有Verilog實(shí)現(xiàn)方法，并給出仿真結(jié)果。本專欄還提出了一個(gè)通用的利用Modelsim和VS實(shí)現(xiàn)圖像處理的仿真測試平臺(tái)。

本專欄內(nèi)容概述如下：
（1）第1～5章是基礎(chǔ)章節(jié)，重點(diǎn)介紹數(shù)字圖像處理和FPGA程序設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)。
????????第1章簡單介紹了圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)，包括圖像處理的發(fā)展現(xiàn)狀，還地介紹了圖像從獲取到顯示存儲(chǔ)的基本流程。
????????第2章首先介紹了FPGA的發(fā)展現(xiàn)狀，生產(chǎn)廠家及其開發(fā)流程。接著介紹了基于FPGA的圖像處理的基本開發(fā)流程。
????????第3章主要介紹了在FPGA中應(yīng)用的編程語言。本章并沒有詳細(xì)介紹Verilog語法，而是從工程應(yīng)用的角度介紹常用的設(shè)計(jì)方法和實(shí)例。
????????第4章主要介紹了把軟件算法映射到FPGA常用的技巧。首先介紹了應(yīng)用較廣泛的流水線設(shè)計(jì)方法，接著介紹了FPGA硬件計(jì)算技術(shù)，包括一些常用的計(jì)算轉(zhuǎn)換、查找表、浮點(diǎn)計(jì)算、Cordic計(jì)算等方法。最后介紹了在圖像處理中用途非常多的存儲(chǔ)器映射，并提出了一些其他設(shè)計(jì)技巧。
????????第5章首先簡要介紹了仿真測試軟件Modelsim的使用，接著重點(diǎn)介紹了一個(gè)通用的視頻圖像處理仿真測試系統(tǒng)。這個(gè)測試系統(tǒng)包括完整的視頻模擬、視頻捕獲，以及testbench設(shè)計(jì)，并結(jié)合基于MFC的VC上位機(jī)來實(shí)現(xiàn)測試系統(tǒng)的搭建。
（2）第6～10章主要介紹算法實(shí)現(xiàn)。
????????第6章介紹直方圖操作，主要介紹幾種常用直方圖操作的FPGA實(shí)現(xiàn)：直方圖統(tǒng)計(jì)、直方圖均衡、直方圖規(guī)定及直方圖線性拉伸。
????????第7章介紹基于圖像處理的線性濾波。首先，介紹了均值濾波算法、高斯濾波算法、Sobel算子及FFT等常見的幾種線性濾波原理。其次，介紹了均值濾波算法和Sobel算子的FPGA實(shí)現(xiàn)。
????????第8章主要介紹基于圖像處理的非線性濾波算法，包括排序?yàn)V波的基本原理及其FPGA實(shí)現(xiàn)方法。
????????第9章主要介紹基于圖像處理的形態(tài)學(xué)濾波算法，包括形態(tài)學(xué)濾波的基本概念，包括形態(tài)學(xué)膨脹、形態(tài)學(xué)腐蝕、開運(yùn)算及閉運(yùn)算等。重點(diǎn)介紹了基于FPGA的Tophat濾波的原理及實(shí)現(xiàn)方法。
????????第10章主要介紹基于圖像處理的常見的分割算法，包括全局閾值分割、局部自適應(yīng)閾值分割及Canny算子。重點(diǎn)介紹基于FPGA的局部自適應(yīng)閾值分割和Canny算子的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
????????第11章主要介紹與視頻和圖像處理相關(guān)的輸入/輸出接口，包括CameraLink、火線接口、USB接口、千兆以太網(wǎng)等視頻輸入接口和CVT標(biāo)準(zhǔn)，以及VGA，PAL，DVI，HDMI等視頻輸出接口。其中，給出了VGA和PAL接口的Verilog代碼實(shí)現(xiàn)。
為了確保讀者能夠快速地掌握FPGA圖像處理設(shè)計(jì)方法，本專欄提供了算法章節(jié)的全部源代碼。

第1章 圖像處理基礎(chǔ)

1.1 數(shù)字圖像處理簡介

????????光作用于視覺器官，使其感受細(xì)胞興奮，其信息經(jīng)視覺神經(jīng)系統(tǒng)加工后便產(chǎn)生視覺（vision）。通過視覺，人和動(dòng)物感知外界物體的大小、明暗、顏色、動(dòng)靜，獲得對(duì)機(jī)體生存具有重要意義的各種信息。至少有80%以上的外界信息經(jīng)視覺獲得，視覺可以說是人和動(dòng)物最重要的感覺。
????????圖像作為人類感知世界的視覺基礎(chǔ)，是人類獲取信息、表達(dá)信息和傳遞信息的重要手段。數(shù)字圖像處理即用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理的發(fā)展歷史并不長。數(shù)字圖像處理技術(shù)源于20世紀(jì)20年代時(shí)通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，采用了數(shù)字壓縮技術(shù)。然而，由于當(dāng)時(shí)的計(jì)算技術(shù)和存儲(chǔ)空間的限制，基于計(jì)算機(jī)的圖像處理并沒有得到很快的發(fā)展。直到20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的美國國家標(biāo)準(zhǔn)局的掃描儀第一次被加入一臺(tái)計(jì)算機(jī)中，用于進(jìn)行邊緣增強(qiáng)和模式識(shí)別的早期研究。在20世紀(jì)60年代，處理大量對(duì)從衛(wèi)星和空間探索取得的大尺寸圖像的需求直接推動(dòng)了美國航空航天局對(duì)圖像處理的研究。與此同時(shí)，高能粒子的物理研究，需要對(duì)大量的云室照片進(jìn)行處理以捕獲感興趣的事件。隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的增加及計(jì)算成本的降低，數(shù)字圖像處理的應(yīng)用范圍呈爆炸式增長，從工業(yè)檢測到醫(yī)療影像，都稱為數(shù)字圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域。

1.1.1 圖像采樣

????????多數(shù)圖像傳感器（如CCD等）的輸出是連續(xù)的電壓波形信號(hào)，這些波形的幅度和空間特性都與其所感知的光照有關(guān)。為了產(chǎn)生一幅數(shù)字圖像，我們需要把連續(xù)的感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，這個(gè)轉(zhuǎn)換的過程被稱為圖像采樣和量化。
采樣和量化的過程如圖1-1所示。

????????采樣頻率是指1秒內(nèi)采樣的次數(shù)（即圖1-1中采樣間隔的倒數(shù)），它反映了采樣點(diǎn)之間的間隔大小。采樣頻率越高，得到的圖像樣本越逼真，圖像的質(zhì)量越高，但要求的存儲(chǔ)量也越大。圖1-2（a）、（b）、（c）是采樣間隔分別為16s、32s、64s采樣所獲得的圖像。

????????在進(jìn)行采樣時(shí)，采樣點(diǎn)間隔大小的選取很重要，它決定了采樣后的圖像能否真實(shí)地反映原圖像的程度。一般來說，原圖像中的畫面越復(fù)雜，色彩越豐富，則采樣間隔應(yīng)越小。由于二維圖像的采樣是一維的推廣，根據(jù)信號(hào)的采樣定理，要從取樣樣本中精確地復(fù)原圖像，可得到圖像采樣的奈奎斯特（Nyquist）定理：圖像采樣的頻率必須大于或等于源圖像最高頻率分量的兩倍。

1.1.2 圖像量化

????????量化是指要使用多大范圍的數(shù)值來表示圖像采樣之后的每一個(gè)點(diǎn)。量化的結(jié)果是圖像能夠容納的顏色總數(shù)，它反映了采樣的質(zhì)量。例如：如果以4位存儲(chǔ)一個(gè)點(diǎn)，就表示圖像只能有16種顏色；若采用16位存儲(chǔ)一個(gè)點(diǎn)，則有216 =65536種顏色。因此，量化位數(shù)越來越大，表示圖像可以擁有更多的顏色，自然可以產(chǎn)生更為細(xì)致的圖像效果。但是，也會(huì)占用更大的存儲(chǔ)空間。兩者的基本問題都是視覺效果和存儲(chǔ)空間的取舍。圖1-3給出了量化級(jí)數(shù)分別為2，8，64所獲得的數(shù)字圖像。

????????在實(shí)際應(yīng)用中，常常用8位，24位和32位數(shù)字來存儲(chǔ)一個(gè)像素。8位圖像也就是常說的灰度圖像，這個(gè)灰度圖像包含了一幅圖像的主要亮度信息。一般情況下，對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行算法處理，通常會(huì)將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像進(jìn)行處理。24位圖像也就是常說的真彩圖像，包括RGB 3個(gè)通道的顏色信息。32位的圖像還包含了Alpha通道，用來表示圖像的透明度。此外，在紅外圖像的處理中，通常用14位的數(shù)字來表示一個(gè)像素。
????????從圖像傳感器出來的信號(hào)經(jīng)過采樣和量化之后，便獲得了一系列的 數(shù) 字 圖 像 。 這 個(gè) 數(shù) 字 圖 像 通 常 情 況 下 被 取 樣 為 一 個(gè) 二 維 陣 列f(x,y)，該陣列包含M列和N行，其中(x,y)是離散坐標(biāo)，M也就是所說的圖像寬度，N是圖像的高度。(x,y)的取值范圍為
0≤x≤M-1,0≤y≤N-1
????????通常情況下，用一個(gè)二維矩陣來表示這個(gè)數(shù)字圖像，如圖1-4所示。
????????一般情況下，數(shù)字圖像的原點(diǎn)位于左上角。數(shù)字圖像的掃描方式是從左上角開始向右掃描，掃描完一行之后轉(zhuǎn)到下一行的最左側(cè)開始掃描，一直到達(dá)圖像的右下角，即x坐標(biāo)軸方向?yàn)樽宰笙蛴遥瑈坐標(biāo)軸方向?yàn)樽陨系较?。這與傳統(tǒng)的笛卡兒坐標(biāo)系還是有區(qū)別的，如圖1-5所示。

1.1.3 數(shù)字圖像處理

????????獲得圖像的下一步就是盡快對(duì)獲得數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)期目的的處理。對(duì)一幅圖像來說，從一個(gè)狀態(tài)得到另一個(gè)狀態(tài)的圖像處理操作序列稱為圖像處理算法。一般來說，數(shù)字圖像處理常用方法有以下幾種：
????????（1）圖像變換。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，例如傅里葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅里葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。
????????（2）圖像編碼壓縮。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進(jìn)行。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。
????????（3）圖像增強(qiáng)和復(fù)原。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，例如，去除噪聲及提高圖像的清晰度等。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。例如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰、細(xì)節(jié)明顯，以及強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復(fù)原要求對(duì)圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般來說，應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立“降質(zhì)模型”，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????????（4）圖像分割。圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征包括圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。雖然已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但是還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中，是圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。
????????（5）圖像描述。圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。
????????（6）圖像分類（識(shí)別）。圖像分類（識(shí)別）屬于模式識(shí)別的范疇，其主要內(nèi)容是圖像經(jīng)過某些預(yù)處理（增強(qiáng)、復(fù)原、壓縮）后，進(jìn)行圖像分割和特征提取，從而進(jìn)行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來越受到重視。

1.2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)

1.2.1 圖像處理系統(tǒng)構(gòu)成

????????一個(gè)典型的圖像處理系統(tǒng)由圖像傳感器、圖像編碼、圖像處理器、顯示設(shè)備、存儲(chǔ)設(shè)備及控制設(shè)備幾大部分組成，如圖1-6所示。

（1）圖像傳感器。圖像傳感器負(fù)責(zé)采集光照信息，常用的圖像傳感器有CCD和CMOS等。在實(shí)際應(yīng)用中，獲取圖像的方法不一定是傳感器，可能是一個(gè)現(xiàn)成的圖像采集卡、攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)、掃描儀或者一個(gè)專用的圖像設(shè)備等。這一設(shè)備將待處理的圖像場景或光照信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字或者模擬信號(hào)進(jìn)行下一步的處理。
（2）圖像編碼。圖像編碼負(fù)責(zé)對(duì)圖像傳感器輸出的圖像進(jìn)行采樣和量化（對(duì)于模擬輸出的圖像傳感器），將圖像變換為適合圖像處理器處理的數(shù)字形式。然后，將編碼后的結(jié)果送入圖像處理器進(jìn)行進(jìn)一步的處理。
（3）圖像處理器。圖像處理器是整個(gè)圖像處理系統(tǒng)的核心，圖像處理器將以取樣和量化的結(jié)果作為數(shù)據(jù)源，根據(jù)圖像處理任務(wù)的需求，對(duì)圖像進(jìn)行一系列的變換，例如圖像預(yù)處理、圖像分割及目標(biāo)識(shí)別等。圖像處理器還負(fù)責(zé)與圖像顯示設(shè)備、圖像存儲(chǔ)設(shè)備及控制設(shè)備進(jìn)行交互。圖像處理器可以是以×86為硬件平臺(tái)的PC，也可以是一個(gè)嵌入式圖像處理器，例如，TI公司的達(dá)芬奇系列專用數(shù)字視頻處理器、ARM處理器及本書所介紹的FPGA等。部分處理器有一系列現(xiàn)成的圖像處理軟
件包，可以大大減輕開發(fā)的工作量。例如，如果圖像處理系統(tǒng)以×86作為硬件平臺(tái)，處理系統(tǒng)就可以以Windows操作系統(tǒng)為軟件平臺(tái)，并在其基礎(chǔ)上采用已經(jīng)開發(fā)好的圖像處理軟件。
（4）顯示設(shè)備。圖像顯示設(shè)備負(fù)責(zé)對(duì)圖像進(jìn)行顯示。被顯示的圖像可能是最終的處理結(jié)果，或者使原始圖像，或者是中間處理結(jié)果。這個(gè)顯示設(shè)備可以是一個(gè)視頻顯示器、打印機(jī)，或者使Internet上的其他設(shè)備等。
（5）存儲(chǔ)設(shè)備。圖像存儲(chǔ)設(shè)備負(fù)責(zé)對(duì)視頻或圖像進(jìn)行保存。
（6）控制設(shè)備。圖像控制設(shè)備在一個(gè)圖像處理系統(tǒng)中不一定是必需的?？刂圃O(shè)備通常應(yīng)用在一些專用的場合，例如工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的自動(dòng)控制系統(tǒng)。圖像處理的算法往往要完成一個(gè)特定的檢測目的，圖像處理器根據(jù)圖像處理的結(jié)果進(jìn)行決策。決策的結(jié)果被輸出到控制設(shè)備用來完成一些控制目的，這個(gè)控制設(shè)備可能是電機(jī)、語音提示系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)或者是軍工領(lǐng)域的一些控制設(shè)備等。
?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-851525.html

到了這里，關(guān)于基于FPGA的數(shù)字圖像處理【1.0】的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！