基于FPGA的彩色圖像Bayer變換實(shí)現(xiàn)
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圖像工程在國防、教育、金融、醫(yī)療、印刷、智能交通、工業(yè)自動化、消費(fèi)類電子等許多領(lǐng)域獲得了廣泛應(yīng)用，發(fā)展十分迅速。眾所周知，圖像傳感器作為圖像系統(tǒng)的重要部件，基本分為兩類：CCD sensor或CMOSsensor。兩者都是利用感光二極管(photodiode)進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換，將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，而其主要差異是數(shù)據(jù)傳送的方式不同。
sensor3彩色數(shù)字相機(jī)需要3個(gè)單色sensor獲得彩色圖像的R，G，B分量，成本較高。單CCD獲得彩色圖像的方法是在CCD表面覆蓋1個(gè)只含紅、綠、藍(lán)3色的馬賽克濾鏡，對其輸出信號通過一定的處理算法實(shí)現(xiàn)。這個(gè)設(shè)計(jì)理念最初由拜爾提出，所以這種濾鏡也被稱作拜爾模板(bayer pattern)。
LatticeECP FPGA將高效的FPGA結(jié)構(gòu)和高速的專用功能集于一身。LatticeECP-DSP(Economy plus DSP)是其中的第1個(gè)產(chǎn)品系列，它在芯片上集成了專用的高性能DSP塊。LatticeECP-DSP器件最適合用在具有成本優(yōu)勢的DSP功能應(yīng)用系統(tǒng)中，比如由軟件定義的無線電、無線通信、軍事、圖像和視頻處理系統(tǒng)等。
l Bayer插值方法
Bayer Pattern的排列格式如圖1所示。
盡管通過帶有Bayer濾鏡的單sensor相機(jī)采集的原始圖像帶有R，G，B三基色分量，但是不能不加任何算法處理．僅簡單地將3種分量分離。這樣不僅圖像分辨率很差，而且各像素點(diǎn)的三基色分量比例與被攝目標(biāo)相比，失真也很嚴(yán)重。在圖2中，圖2(a)為原始彩色圖像；圖2(b)為僅取紅色分量，以灰度模式顯示的圖像；圖2(c)為僅取綠色分量，以灰度模式顯示的圖像；圖2(d)為僅取藍(lán)色分量，以灰度模式顯示的圖像。將圖2(b)～(d)圖像簡單疊加后，即可得到原始圖像圖2(a)?？墒荂CD或CMOS sensor采集的原始Bayer圖像是不符合這種分離原則的，必須經(jīng)過一定的圖像算法實(shí)現(xiàn)。
在圖像處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的Bayer插值方法有多種，M．C．Poilpre對JPEG圖像的處理；H．S．Malvar，等的線性插值法；Remi Jean的像素雙插值法以及T．Guseo的低分辨率圖像處理。具有代表性的有3種：雙線性插值法、Ron Kimmel方法和OptimalRecovery方法。這三種方法各有優(yōu)劣。
1．1 雙線性插值法
如圖3所示，每個(gè)像素位置原本僅有一種彩色分量，缺少的2種彩色分量由3×3鄰域內(nèi)具有相同顏色分量的像素平均值獲得。圖3中B7和G3處像素的R，G，B分量由下式計(jì)算：
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