一種改進(jìn)的圖像重組算法及其硬件實(shí)現(xiàn)

3．改進(jìn)的算法

本文在kimmel算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了如下的改進(jìn)：

(1) 待重組圖像像素與周邊像素的關(guān)聯(lián)性進(jìn)一步增強(qiáng)，從而改善圖像的邊沿特性。

在kimmel算法中梯度簡單地以兩個(gè)像素的某個(gè)分量差絕對值表示，本文提出的方法是用一個(gè)相應(yīng)方向上更大范圍窗口的像素點(diǎn)的差的平均值來代替原來梯度。

例如，在kimmel算法中，如圖1，D=|G[5，5]□G[6，6]|，用本文的方法則為：

這樣可進(jìn)一步加強(qiáng)所求像素點(diǎn)與周邊像素已知分量的關(guān)聯(lián)性，從而減弱混淆現(xiàn)象。

(2) 修正kimmel算法在G分量缺少時(shí)的缺陷。

在kimmel算法中，在G很小的區(qū)域，兩像素的G比例就會變得很大，這樣會造成圖像失真和放大噪聲。為此，本文在利用G計(jì)算R、B時(shí)，可給G設(shè)一閾值；此值越大，圖像質(zhì)量越差；此值越小，在G較小區(qū)域的圖像失真就越嚴(yán)重；因此，此值的設(shè)定要經(jīng)過反復(fù)的仿真試驗(yàn)，找到合適的平衡點(diǎn)，本文經(jīng)過實(shí)驗(yàn)對比各參數(shù)下的效果，將此值選擇為40～60。

(3) 改變kimmel算法所有像素都重新計(jì)算其三分量值的做法。

kimmel的算法會改變每個(gè)像素三個(gè)分量的值，本算法保留原來該像素的已知值，從而可以保留原始圖像更多的信息，提高了圖像質(zhì)量。由于本算法要在ASIC上實(shí)現(xiàn)，在不影響圖像總體質(zhì)量的前提下，應(yīng)盡量簡化某些運(yùn)算，節(jié)省硬件資源。

①本文在求E時(shí)不用開方倒數(shù)的方式，而采用查表的方式，即一個(gè)范圍內(nèi)的D值對應(yīng)一個(gè)E值，只要所設(shè)的值能達(dá)到“D大則E小”的效果便可；

②求D時(shí)所需的除以21/2的運(yùn)算可轉(zhuǎn)化成近似移位相加。

4．硬件實(shí)現(xiàn)

本算法涉及了大量的算術(shù)運(yùn)算，而且計(jì)算中像素相關(guān)性的要求需要存儲大量像素，所以硬件實(shí)現(xiàn)必須適當(dāng)減少硬件資源和RAM的使用量，從而降低ASIC的面積，本文提出如下的解決方法。

4.1 流水線式的運(yùn)算處理

由式(1)、式(2)可見，計(jì)算插入的R、G、B值要經(jīng)過大量的運(yùn)算，而傳感器送過來的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)的，對其處理也必須是實(shí)時(shí)的，也就是說進(jìn)來像素的分量值就要送出一個(gè)像素的R、G、B值。假設(shè)模塊的主頻率和傳感器送來的數(shù)據(jù)頻率分別為48MHz和12MHz，則在四個(gè)周期就要輸出一個(gè)像素的R、G、B值。顯然，四個(gè)48MHz時(shí)鐘周期是不可能完成如此多的運(yùn)算的。

本文采用的方法是把眾多運(yùn)算分成m個(gè)步驟完成，而每個(gè)步驟都占n個(gè)周期，一個(gè)步驟完成的結(jié)果在下一個(gè)n個(gè)周期運(yùn)用計(jì)算，如此一級一級的計(jì)算，輸入與輸出都是實(shí)時(shí)的，其設(shè)計(jì)思想近似于計(jì)算機(jī)架構(gòu)中的流水線結(jié)構(gòu)。其中m和n要根據(jù)模塊時(shí)鐘與傳感器輸出數(shù)據(jù)的頻率的比例關(guān)系以及所設(shè)計(jì)ASIC的工藝水平對時(shí)序的限制來確定。此方法可使此模塊面積減為原始設(shè)計(jì)的1／2左右。以計(jì)算R[5,5](像素坐標(biāo)如圖1)為例：步驟1：求得G[4，3]，G[4，5]，G[6,3]，G[6,5]，G[4，7]，G[6，7]；步驟2：求得R[5,4]和R[5，6]；步驟3：求得R[5，5]，這樣，每個(gè)步驟都有4個(gè)周期去完成，就可以滿足模塊的實(shí)時(shí)性。其中步驟1可再分為前兩個(gè)周期計(jì)算G[4，3]，G[4，5]和G[6，3]，后兩個(gè)周期計(jì)算G[6,5]，G[4，7]，G[6，7]，從而復(fù)用其中除法器、加法器和乘法器，使該運(yùn)算占用資源減少到一半。同樣道理，計(jì)算R[5，4]和R[5，6]時(shí)也可以復(fù)用資源，分別在兩個(gè)周期內(nèi)完成其運(yùn)算。

4.2 堆棧式的RAM操作

此算法要求存儲9×9窗口大小的像素信息，也就是要存下9行的傳感器送來的數(shù)據(jù)。本文提出的方法只需要存8行的像素信息即可，但要配合一個(gè)9×9的寄存器陣列實(shí)現(xiàn)。下面以實(shí)例說明RAM操作過程：當(dāng)?shù)?行數(shù)據(jù)要送來時(shí)，前8行數(shù)據(jù)已按順序存儲在RAM中。當(dāng)傳感器送來G[1，9]時(shí)，模塊要進(jìn)行以下工作：(1)把RAM第1列數(shù)據(jù)讀出；(2)然后把第1列后7行的數(shù)據(jù)連同G[1，9]寫到RAM的第1列中，同時(shí)把第1列全部數(shù)據(jù)連同G[1，9]寫到9x9的陣列的第一列中，這樣既保存了第1行的數(shù)據(jù)，又保證第9行數(shù)據(jù)能寫到RAM里，相當(dāng)于將RAM數(shù)據(jù)往里推，丟去第1行數(shù)據(jù)，推入第9行的數(shù)據(jù)。如此類推，就可以減少一行存儲資源。

5．仿真與驗(yàn)證

本文基于攝像頭控制器芯片的開發(fā)平臺進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并比較了改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)算法的優(yōu)劣。

此模塊通過了功能仿真、DC工具時(shí)序、面積等分析，并在FPGA板上通過接傳感器，經(jīng)JPEP壓縮，由USB傳輸?shù)接?jì)算機(jī)驗(yàn)證其效果。本文采用Syn-opsys公司的DC compiler分析了各算法實(shí)現(xiàn)的面積代價(jià)。同時(shí)，本文針對幾種算法的圖像還原能力作了分析：用線性方法、kimmel方法和本算法處理同一張圖片轉(zhuǎn)化的bayer格式圖片，設(shè)R(x，y)為原圖像素值，r(x，y)為處理后像素值：

設(shè)滿足(3)式的點(diǎn)為還原良好點(diǎn)，其個(gè)數(shù)為n，本文所用測試圖片為640×480大小，令h=n／640×480為算法的還原程度判斷。

圖5和表1是幾種Demosaicing算法的仿真結(jié)果圖片及其相應(yīng)的h值和面積代價(jià)，可以看到本文提出的方法的圖像質(zhì)量要比其他算法的好，尤其在高頻時(shí)，混淆現(xiàn)象得到了很好的改善。

6 結(jié)論

本文在詳細(xì)分析傳統(tǒng)算法的優(yōu)劣基礎(chǔ)上，提出了新的圖象重組算法，而流水線式分時(shí)復(fù)用資源的實(shí)現(xiàn)方法節(jié)省了接近一半的資源，很好地克服了模塊實(shí)時(shí)性要求，主頻時(shí)鐘限制和demosaicing算法復(fù)雜性帶給硬件實(shí)現(xiàn)資源成本高的問題。