CN103049878A - 基于fpga和边缘预测算法的颜色插值方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法，包括以下步骤：、使用4个FIFO存储器缓存实时视频数据，当第5行视频图像数据到来时，第5行视频图像数据和4个FIFO存储器中的4行视频图像数据形成5×5邻域模板；将5路数据采用流水线实时分别乘以各模板因数，通过判断水平和垂直边缘，选择非边缘方向的插值结果作为绿分量的结果；将三行不同的视频图像数据再缓存到3行FIFO存储器中，使用流水线分别乘以各模板，通过边缘检测的结果选择相应缺失的红蓝分量；输出最终完整的红绿蓝颜色分量。本发明利用了多通道相关性进行插值，该算法结合了对图像细节的分析判断以及颜色通道之间的相关性，插值的效果较好。
Description
技术领域
本发明涉及视频图像处理的技术领域，具体说是一种基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法。
背景技术
目前的图像传感器输出的图像在每个像素点只有一种颜色分量，并通过特定的彩色滤波阵列，例如BAYER格式，来表示整幅图像，所以这样的图像在每个像素点缺少另外两种颜色分量，要获得缺少的颜色分量就必须通过相邻像素来估算，这就是颜色插值。而BAYER格式的彩色滤波阵列中，绿通道占去了整体的一半。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法。
本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是:
本发明的基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法，包括以下步骤：
A、使用4个FIFO存储器缓存实时视频数据，分别为FIFO1、FIFO2、FIFO3和FIFO4，每个FIFO存储器缓存一行视频图像数据，当第5行视频图像数据到来前，4个FIFO存储器都各缓存了一行视频图像数据，即FIFO1中缓存了第1行视频图像数据，FIFO2中缓存了第2行视频图像数据，FIFO3中缓存了第3行视频图像数据，FIFO4中缓存了第4行视频图像数据，实时传来的第5行视频图像数据和4个FIFO存储器中的4行视频图像数据形成5×5邻域模板；
B、将5路数据采用流水线实时分别乘以水平梯度模板因数、垂直梯度模板因数、水平插值滤波模板因数和垂直插值滤波模板因数，通过判断水平和垂直边缘，选择非边缘方向的插值结果作为绿分量的结果，通过绿分量产生模块产出绿分量；
C、得到绿分量以后，将三行不同的视频图像数据再缓存到3行FIFO存储器中，使用流水线分别乘以红蓝水平梯度模板、红蓝垂直梯度模板、红蓝水平插值滤波模板、红蓝垂直插值滤波模板，通过边缘检测的结果选择相应缺失的红蓝分量，通过红蓝分量产生模块产出红蓝分量；
D、通过数据输出模块输出最终完整的红绿蓝颜色分量。
本发明具有的优点和积极效果是:
本发明的基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法，利用了多通道相关性进行插值，该算法结合了对图像细节的分析判断以及颜色通道之间的相关性，插值的效果较好。由于该算法是基于BAYER格式，该格式中绿通道占一半，所以第一步是恢复绿通道的值，再恢复红蓝通道。通过边缘预测，可以使颜色插值的结果更接近真实值。恢复绿通道的时候，首先计算水平和垂直方向的边缘检测结果，根据这两个结果来选择非边缘方向的插值结果。本发明的颜色插值方法在FPGA上实现，可以充分满足实时性和可实现性，在水平和垂直方向都进行了边缘预测，可达到较好的图像恢复效果。
附图说明
图1是本发明的基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法的执行示意图。
具体实施方式
以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明。
图1是本发明的基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法的执行示意图。
如图1所示，A、使用4个FIFO存储器缓存实时视频数据，分别为FIFO1、FIFO2、FIFO3和FIFO4，每个FIFO存储器缓存一行视频图像数据，当第5行视频图像数据到来前，4个FIFO存储器都各缓存了一行视频图像数据，即FIFO1中缓存了第1行视频图像数据，FIFO2中缓存了第2行视频图像数据，FIFO3中缓存了第3行视频图像数据，FIFO4中缓存了第4行视频图像数据，实时传来的第5行视频图像数据和4个FIFO存储器中的4行视频图像数据形成5×5邻域模板；
B、将5路数据采用流水线实时分别乘以水平梯度模板因数、垂直梯度模板因数、水平插值滤波模板因数和垂直插值滤波模板因数，通过判断水平和垂直边缘，选择非边缘方向的插值结果作为绿分量的结果，通过绿分量产生模块产出绿分量；
C、得到绿分量以后，将三行不同的视频图像数据再缓存到3行FIFO存储器中，使用流水线分别乘以红蓝水平梯度模板、红蓝垂直梯度模板、红蓝水平插值滤波模板、红蓝垂直插值滤波模板，通过边缘检测的结果选择相应缺失的红蓝分量，通过红蓝分量产生模块产出红蓝分量；
D、通过数据输出模块输出最终完整的红绿蓝颜色分量。
本发明的基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法，利用了多通道相关性进行插值，该算法结合了对图像细节的分析判断以及颜色通道之间的相关性，插值的效果较好。由于该算法是基于BAYER格式，该格式中绿通道占一半，所以第一步是恢复绿通道的值，再恢复红蓝通道。通过边缘预测，可以使颜色插值的结果更接近真实值。恢复绿通道的时候，首先计算水平和垂直方向的边缘检测结果，根据这两个结果来选择非边缘方向的插值结果。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例公开如上，然而，并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当然会利用揭示的技术内容作出些许更动或修饰，成为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (1)
1.一种基于FPGA和边缘预测算法的颜色插值方法，包括以下步骤：
A、使用4个FIFO存储器缓存实时视频数据，分别为FIFO1、FIFO2、FIFO3和FIFO4，每个FIFO存储器缓存一行视频图像数据，当第5行视频图像数据到来前，4个FIFO存储器都各缓存了一行视频图像数据，即FIFO1中缓存了第1行视频图像数据，FIFO2中缓存了第2行视频图像数据，FIFO3中缓存了第3行视频图像数据，FIFO4中缓存了第4行视频图像数据，实时传来的第5行视频图像数据和4个FIFO存储器中的4行视频图像数据形成5×5邻域模板；
B、将5路数据采用流水线实时分别乘以水平梯度模板因数、垂直梯度模板因数、水平插值滤波模板因数和垂直插值滤波模板因数，通过判断水平和垂直边缘，选择非边缘方向的插值结果作为绿分量的结果，通过绿分量产生模块产出绿分量；
C、得到绿分量以后，将三行不同的视频图像数据再缓存到3行FIFO存储器中，使用流水线分别乘以红蓝水平梯度模板、红蓝垂直梯度模板、红蓝水平插值滤波模板、红蓝垂直插值滤波模板，通过边缘检测的结果选择相应缺失的红蓝分量，通过红蓝分量产生模块产出红蓝分量；
D、通过数据输出模块输出最终完整的红绿蓝颜色分量。
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