CN105578160A - 一种基于fpga平台的高清晰度去马赛克插值方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法，该方法所使用的软件模块包括：像素信息缓存模块、边缘检测算子生成模块、边缘方向评估模块、绿色信息插值模块、绿色像素位置红/蓝像素生成模块、红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，应用于对清晰度和还原度要求较高的前端高清图像采集设备中。本发明中公开的算法能够应用在各种场景中，特别是图像边缘复杂、密集的场景，能够准确判断像素边缘方向，选取临近插值相关像素，输出图像有着很好的清晰度和还原度，满足对于前端图像采集的各种需要。

Description

一种基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种基于FPGA平台的自适应图像高清晰度去马赛克插值方法。

背景技术

目前业界主要前端采集设备的BAYER去马赛克模块，通常是采用双线性插值或双三次插值算法，实现难度较低，但由于其插值过程无方向性，导致插值方向错误，引入了相关性较低的像素参与插值，从而使其还原的RGB图像清晰度损失严重、条纹密集处回形纹、伪彩色和摩尔纹明显，难以满足高清摄像机对于图像分辨率和清晰度的要求。

发明内容

本发明为了解决上述现有技术中存在的问题，提供了一种基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法。

本发明为解决这一问题所采取的技术方案是：

一种基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法，该方法所使用的软件模块包括像素信息缓存模块、边缘检测算子生成模块、边缘方向评估模块、绿色信息插值模块、绿色像素位置红/蓝像素生成模块、红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，该方法的具体步骤如下：

像素信息缓存模块，在BAYER格式图像上，根据图像各模块的需要，计算所需缓存像素的行数，并以滚动方式存至RAM资源中，不同模块像素计算模板不同，所需读取的行号和行数也不同，需输出相应缓存位置信息以供各个模块随时读取；

边缘检测算子生成模块，利用一阶微分的方式求取，在5*5像素模板中，分别计算水平方向上最临近同颜色像素的差值的绝对值以及最临近不同颜色像素与中心像素的差值的绝对值，并求两者加和作为水平方向边缘检测算子，垂直方向同理；

边缘方向评估模块，主要用于判断红色或蓝色点上的绿色插值方向，比较中心点水平和垂直边缘检测算子的大小，取相对较大的边缘算子的方向作为该点的边缘方向值，并分别记录为0和1，再以该点的边缘方向值作为中心点取3*3方向值阵列，进行中值滤波，最后通过滤波结果判断最终的中心点方向；

绿色信息插值模块，根据边缘方向评估模块输出的水平和垂直方向值做比较，从而对红蓝两个颜色的点进行插值计算，求出其绿色分量值，水平或垂直方向值中某一方较大时，取该方向作为插值方向进行相邻的G、R/B插值，两方向值相等时，同时求取两方向的插值再做平均；

绿色像素位置红/蓝像素生成模块，根据绿色信息插值模块的输出值，结合BAYER图像绿色信息，得到整幅图像绿色分量，利用颜色通道相关性，在水平或垂直1*5阵列中插值求出绿色点上红/蓝色像素值；

红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，根据以目标点为中心的3*3阵列正负45度角4个相反颜色分量的值和其他位置的绿色分量值，求出中心点值，完成整幅图像的插值。

本发明具有的优点和积极效果是：

本发明的基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法，该方法利用BAYER图像RBG三种像素值与临近像素信息的相关性，根据边缘方向检测算法判断图像中每个像素点所处边缘的方向，从而选取边缘方向上的临近点选择性的进行插值，生成RGB三通道图像，针对传统BAYER插值算法的图像清晰度损失、摩尔纹、伪彩色、回形纹等问题均有很大的优化。该方法所使用的软件模块包括：像素信息缓存模块、边缘检测算子生成模块、边缘方向评估模块、绿色信息插值模块、绿色像素位置红/蓝像素生成模块、红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，应用于对清晰度和还原度要求较高的前端高清图像采集设备中。本发明中公开的算法能够应用在各种场景中，特别是图像边缘复杂、密集的场景，能够准确判断像素边缘方向，选取临近插值相关像素，输出图像有着很好的清晰度和还原度，满足对于前端图像采集的各种需要。

附图说明

图1是本发明的基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法的实现框图；

图2是本发明的BAYER图像格式示意图。

具体实施方式

以下参照附图和具体实施例对本发明的基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法进行详细的说明。下面描述的具体实施例仅是本发明的最佳实施方式，而不能理解为对本发明的限制。

本发明的基于FPGA（FieldProgrammableGateArrays现场可编程门阵列）平台的高清晰度去马赛克插值方法，该方法所使用的软件模块包括像素信息缓存模块、边缘检测算子生成模块、边缘方向评估模块、绿色信息插值模块、绿色像素位置红/蓝像素生成模块、红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，功能整体实现采用流水线的方式，如图1所示，该方法的具体步骤如下：

像素信息缓存模块，在BAYER格式图像上，根据图像各模块的需要，计算所需缓存像素的行数，并以滚动方式存至RAM资源中，不同模块像素计算模板不同，所需读取的行号和行数也不同，需输出相应缓存位置信息以供各个模块随时读取；

边缘检测算子生成模块，利用一阶微分的方式求取，如图2所示的BAYER格式数据，以R33为中心点，在邻域5*5像素模板中，分别计算水平方向上最临近同颜色像素的差值的绝对值以及最临近不同颜色像素与中心像素的差值的绝对值，并求两者加和作为水平方向边缘检测算子，以R33为例，该点的水平边缘检测算子：

垂直方向同理；

边缘方向评估模块，主要用于判断红色或蓝色点上的绿色插值方向，比较中心点水平和垂直边缘检测算子的大小，取相对较大的边缘算子的方向作为该点的边缘方向值，水平方向上，时，水平误差小于垂直误差，方向初步判定为水平，记为1，反之记为0；垂直方向上，时，水平误差大于垂直误差，方向初步判定为垂直，记为1，反之记为0，再以分别以该点的水平和垂直方向的边缘方向值作为中心点，得到两个3*3方向值阵列，分别进行中值滤波，得到该点的两个边缘方向判定值，从而纠正判断错误的边缘方向，最后通过滤波结果判断最终的中心点方向，若，则判定为垂直方向，若，则判定为水平方向，若两者相等，则判定为同时具备水平和垂直方向特征；

绿色信息插值模块，根据边缘方向评估模块输出的水平和垂直方向值做比较，从而对红蓝两个颜色的点进行插值计算，求出其绿色分量值，以图2中红色点R33为例，水平方向值较大时，取该方向作为插值方向进行相邻的G、R插值：

从而得出R33点的G分量G33，垂直方向同理，若水平和垂直边缘特征同时存在，则该点G值确定为：

绿色像素位置红/蓝像素生成模块，根据绿色信息插值模块的输出值，结合BAYER图像绿色信息，已得到整幅图像绿色分量，以G32为例，其临近3*3像素阵列中，红色分量R32同颜色值分布在水平方向两侧，蓝分量B32同颜色值分布在垂直方向两侧，利用颜色通道相关性，在垂直5*1阵列中分别插值求出绿色点G32蓝色像素值：

同理，R32在水平1*5阵列中求出；

红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，根据以目标点为中心的3*3阵列正负45度角4个相反颜色分量的值和其他位置的绿色分量值，以图2中的R33为例，该点蓝色分量B33的两个45度方向梯度值为：

去梯度值较小的方向，作为B33的插值方向，以正45度角为例：

若正负45度角梯度值相等，则B33为两个方向插值结果的平均值，届此，整幅BAYER图像的RGB分量值已全部得出，图像插值算法完成。

本发明中公开的方法根据边缘方向检测算法判断图像中每个像素点所处边缘的方向，从而选取边缘方向上的临近点选择性的进行插值，生成RGB三通道图像，针对传统BAYER插值方法的图像清晰度损失、摩尔纹、伪彩色、回形纹等问题均有很大的优化，能够应用在各种场景中，特别是图像边缘复杂、密集、图像分辨率高的场景，能够准确判断像素边缘方向，输出图像有着很好的清晰度和还原度，满足目前业界对于前端图像采集的各种需要。

Claims (1)

1.一种基于FPGA平台的高清晰度去马赛克插值方法，其特征在于：该方法所使用的软件模块包括像素信息缓存模块、边缘检测算子生成模块、边缘方向评估模块、绿色信息插值模块、绿色像素位置红/蓝像素生成模块、红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，该方法的具体步骤如下：

像素信息缓存模块，在BAYER格式图像上，根据图像各模块的需要，计算所需缓存像素的行数，并以滚动方式存至RAM资源中，不同模块像素计算模板不同，所需读取的行号和行数也不同，需输出相应缓存位置信息以供各个模块随时读取；

边缘检测算子生成模块，利用一阶微分方式求取，在5*5像素模板中，分别计算水平方向上最临近同颜色像素的差值的绝对值以及最临近不同颜色像素与中心像素的差值的绝对值，并求两者加和作为水平方向边缘检测算子，垂直方向同理；

边缘方向评估模块，判断红色或蓝色点上的绿色插值方向，比较中心点水平和垂直边缘检测算子的大小，取相对较大的边缘算子的方向作为该点的边缘方向值，并分别记录为0和1，再以该点的边缘方向值作为中心点取3*3方向值阵列，进行中值滤波，最后通过滤波结果判断最终的中心点方向；

绿色信息插值模块，根据边缘方向评估模块输出的水平和垂直方向值做比较，对红蓝两个颜色的点进行插值计算，求出其绿色分量值，水平或垂直方向值中某一方较大时，取该方向作为插值方向进行相邻的G、R/B插值，两方向值相等时，同时求取两方向的插值再做平均；

绿色像素位置红/蓝像素生成模块，根据绿色信息插值模块的输出值，结合BAYER图像绿色信息，得到整幅图像绿色分量，利用颜色通道相关性，在水平或垂直1*5阵列中插值求出绿色点上红/蓝色像素值；

红/蓝像素位置蓝/红像素生成模块，根据以目标点为中心的3*3阵列正负45度角4个相反颜色分量的值和其他位置的绿色分量值，求出中心点值，完成整幅图像的插值。