基于FPGA的图像预处理单元的硬件实现

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ｆｒｔｎＲＧＢ８８ｍａｅｄｎｓｎｍｅｏｓｏｍａａｄ８ｉｇｓｅｏｉｉｇｈｔｄ．ＴｈｐｐｒｈｅｅａｎｓｈｄｔｏｅａｅｔｎｘｍｉｅｔｅａａｆｍａｉａｅｒｎｍｇｐｅｒｃｓｉｄｌａｅｎＶｅｉｇＨＤＬｉａｌｂ．ｅｄｓｏｅｙｄｍｏｓｒｔｓｔａｉｄｌａｒｐｏｅｓｎｇｍｏｕｅｂｓｄｏｒｌｏｖａＭｔａＴｉｃｖｒｅｎｔａｅｔｔｓｍｏｕｅｃｎｈｈｈｓｃｅｓｕｌｒｃｓ４ｘ８ｉｌｔｅｉａｌｅｌｔｅｒｓｌｓｕｃｓｆｌｐｏｅｓ６０４０ｐｘｅｓｗｉｄｓｒｂｅｒａ —ｉｅｕｔ．ｙｈｍ
ＭｉｒｎＭＴＶ２传感器的Ｂｙｒ图像数据处理为例，首先就Ｂｙｒ数据坏点修正、Ｂｙｒ转ｃｏ９１１ａｅａｅａｅ
ＲＢ８Ｇ８８及ＲＢ８Ｇ８８降噪进行了介绍，然后应用ＶｒｏＬ语言设计出相应的硬件模块，最后结ｅｉｇＨＤｌ合ＭＴＡＡＬＢ对硬件模块处理后的数据做了相应的测试。仿真结果表明，件模块对６０４０数据的硬４ｘ８
修正模块中依据这些信息对数据进行实时处理。图１给出了ＭｉｒｎＭＴＶ１ｃｏ９２传感器的Ｂｙｒ１ａｅ图像输出格式，下面结合图１给出坏点修正时，主体部分的实现原理。这里列出四种典型位置坏点修正方法，这四个典型位置的像素点分别记为ｐ（．）ｃ６４，ｃ６３，ｐ（。）４６４６
点位置，并把坏点信息写入到寄存器中，然后在坏点
泛的运用于ＣＤ和ＣＣＭＯＳ摄像头，它允许从单一平
面中得到彩色图像。本文以Ｂｙｒａｅ图像预处理为例，介绍了图像的坏点修正、Ｂｙｒ转Ｒ８８及ａｅＧＢ８、Ｒ８８降噪，并设计出相应的硬件模块。由于整个ＧＢ８设计，采用流水线结构，所以仿真时钟频率可以达到
７。ＭＨ，１４ｚ另外模块内部全部采用移位累加的方法替
代硬核乘法器，所以门电路的数目也是相对较少的。
Ｋｅｗｏｄ：ｉａｅｐｅｒｃｓｉｇｕｉ；ｒｌｇＨＤＬ；ＰＧＡｙｒｓｍｇｒｐｏｅｓｎｎｔＶｅｉｏＦ
１引言
图像传感器的众多输出格式中，Ｂｙｒ格式被广ａｅ
用的坏点修正过程如下，首先在坏点检测时记录好坏
ｃｒｅｔｏｆＢａｅｄｔ，ｔｅｐｏｅｕｅｆｃｎｅｎｇａａｅｆｏｔｅＢａｅｏｍａ，ｔｏｒｃｉｎｏｙｒａａｈｒｃｄｓｏｏｖｎｉｎｉｇ８８ｒｍｎ８
（ｏｌｇｆｌｃｒａａｄＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＨｕａｉｅｓｔＣａｇｈ１０２ＣｉａＣｌｅｏｅｔｃｌｎｏｍａｉｎｉｅｒ，ｎｎＵｎｖｒｉ，ｈｓａ８，ｈ）ｅＥｉｎｏｎｙｎ４０ｎ
ＡｂｔａｔＤｕｉｇｔｅｐｏｅｕｅｏｅｌｔｅｉａｅｐｏｅｓｎ，ＦＰＧＡｓｏｅｔｉｅｏｐｅｒｃｓｈｅｃｌｃｅｓｒｃ：ｒｎｈｒｃｄｒｆｒａ－ｉｍｍｇｒｃｓｉｇｉｆｎｕｉｚｄｔｒｐｏｅｓｔｏｌｔｄｔｌｅ
ｄｇａｍａｅｈｓｐｏｅｔｌｏｓａｈｗｏｐｏｅｓｔｅＢｙｒａ，ｗｉｏｓｆｍＭｉｏｉｉｌｔｉｇ．Ｔｉｒｊｃｏｋｔｏｔｒｃｓｈａｅｄｔａｈｃｃｍｅｒｃｎｈｏｒ
ＭＴ９２１６ＩｈＳＶ１ — ／一ｎｃＯＣ１ＶＧＡＯＳＤＩＴＣＭＧＩＡＬＭＡＧＥＥＮＳＩＳＯＲ．ｅｓｕｙ＇ｔｏｕｅｅｂｄｐｘｌＴｈｔｄｆｓｉｒｄｃｓｔａｉｅｌｔｎｕｈ
计算机系统应用
２１年第１００９卷第１０期
基于ＦＧＡ的图像预处理单元的硬件实现① Ｐ
朱喜王玲郑善贤郭湘勇（湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙４０２１８）０
摘要：为了实现图像的实时处理，常采用现场可编程门阵列ＦＧ对采集到的图像数据进行预处理。以对ＰＡ
处理满足系统实时性要求。
关键词：图像预处理单元：ｅｉｇＨＬＶｒｏＤ；现场可编程门阵列ｌ
ＨａｄａｅＩｐｌｍｅａｉｎｏｒｗｒｍｅｎｔｔｏｆＰＰＵｓｄｏＢａｅｎＦＰＧＡ
ＺＨＵ，ＡＮＧｎ，ＨＥＧｈｎＸｉｎＧＵＯｉｎ — ｎＸｉＷＬｉｇＺＮＳａ — ａ，ＸａｇＹｏｇ

基于FPGA的图像预处理算法实现

Ｋｅｙｗｏｒ：ｍａｅｐｅｍｃｓｉｇｄｓＩｇｒｐｅｓｎ；ｍｅｉｎｆｔｒｄａｌｅ；ｍｅｎｆｔｒＦｉａｌ；ＰＧＡｉｅ
图像处理技术如今被广泛应用于医学、军事、工
１１中值滤波算法．
业等各个领域中。随着集成电路、数字信号处理器、嵌
时图像处理技术的需求。同时ＦＧＰＡ设计可采用模块
公式（）Ｐ（ｉ）ｇ，分别为输入与输出１￣ｆｘ，和ｙ — ｙ）
像素值，为模板窗口，了ＦＧ为ＰＡ实现，本设计中采用了３３方形窗。该窗沿图像数据方向滑动，一次滑Ｘ每动期间，方形窗内的所有元素按照灰度值被排序，替代原来窗函数中心位置的图像像素的灰度值。中值滤波滤器在平滑尖锐噪声方面是非常有效
入式处理器以及大规模可编程逻辑器件的飞速发展，图像处理速度也得到了极大提升ｌ。特别是图像处理Ｉ］
中值滤波算法可以有效地去除噪声、平滑图像，是一种最常用的图像预处理算法。该算法在去糊，好地保持图像的可较清晰度［１４。中值滤波的定义如下：，５
ｇｘｙ＝ｅｉ｛ｘｉｙｊ｝ √ ∈Ｗ（，）ｍｄａｆ－，－）ｉ）ｎ（（（）１
中的一些算法的实现，例如：中值滤波算法、图像去噪算法等，利用ＦＧＤＰ以及ＡＭ等器件来实现具ＰＡ、ＳＲ
有较高的时效性。现场可编程门阵Ｙ（ＰＡ是运用较ＪａＧ）Ｆ为广泛的可编程逻辑器件，随着新器件的出现，其硬件资源、成度以及工作速度不断提高，以满足实集可

基于FPGA的图像处理算法设计与实现

基于FPGA的图像处理算法设计与实现随着计算机科学技术的不断发展，图像处理技术也日益成熟。

基于FPGA的图像处理算法是目前较为常见的一种方式，它具有比较高的实时性和灵活性，能够满足不同场景的要求。

本文将介绍基于FPGA的图像处理算法设计与实现。

一、FPGA概述FPGA全称为“现场可编程门阵列”，是一种由大量可编程门电路组成的芯片，可按照设计人员的需求进行编程，从而实现不同的功能。

FPGA具有高度的可重构性和可编程性，能够适应多种复杂系统的要求，因此被广泛应用于图像处理、信号处理、视频处理等领域。

二、图像处理算法简介图像处理算法是基于数字图像进行的数学分析和计算，目的是对图像进行多种操作和变换，使得其更加适合特定的应用场景。

常见的图像处理算法包括锐化、模糊、边缘检测、傅里叶变换等。

三、基于FPGA的图像处理算法设计与实现基于FPGA的图像处理算法主要包括以下几个步骤：1. 图像输入与预处理在FPGA芯片中输入图像数据之前，需要对其进行预处理。

常见的预处理方式包括：色彩空间转换、图像压缩、图像大小调整等。

这些预处理步骤能够使输入的图像更加适合后续的处理流程。

2. 图像处理算法设计每个图像处理算法都需要一个符合其要求的算法设计文档，其中需要包括处理算法描述、输入输出格式、核心代码等。

这些文档应该由专业的图像处理算法设计师完成，并经过验证和测试，以确保其可靠性和正确性。

3. FPGA硬件编程在上述文档完成之后，需要将其转化为FPGA上的硬件描述语言，以便在FPGA芯片中进行硬件编程。

常见的硬件编程语言包括：Verilog、VHDL、SystemVerilog等。

设计师需要根据硬件语言的特性，编写相应的代码和模块，以实现图像处理算法功能。

4. 设计模拟与验证在硬件编程完成之后，需要对其进行模拟和验证，以确保其符合设计的要求。

设计师可以使用仿真器或模拟器进行模拟和验证，并对其进行修正和调整，以达到最佳的效果。

基于 FPGA 的硬件加速的图像处理方案

基于 FPGA 的硬件加速的图像处理方案随着科技的快速发展，图像处理技术在各行各业中的应用越来越广泛。

随之而来的挑战是如何在处理数量众多的图像时提高处理速度和效率。

这就需要一种高效的图像处理方案，基于 FPGA 的硬件加速技术是其中的一个解决方案。

FPGA 的意思是现场可编程逻辑门阵列，是一种基于可编程电路的硬件加速器。

它与传统的 CPU 和 GPU 不同，可以根据项目需求进行编程，可以实现高速计算，节省大量的时间和成本。

因此，FPGA 成为了许多高性能应用程序的首选硬件加速器，例如高速网络包处理、高速数据加密和解密以及高速图像处理。

FPGA 可以实现高效的图像处理，是因为它在硬件级别上实现了并行性。

FPGA 的架构可以方便地将大量的图像处理任务分割成多个小任务，由多个处理模块并行处理。

由于这种并行性可以在硬件中实现，所以 FPGA 可以在处理图像上实现比 CPU 和 GPU 更高的效率和速度。

FPGA 的图像处理通常可以分为三个步骤：图像输入、图像处理和图像输出。

其中，图像输入可以通过图像传感器、摄像头或者文件系统进行读取。

读取后的图像必须经过预处理才能用于后续处理。

预处理包括图像格式转换、调整图像大小和对比度等。

在图像处理阶段中，硬件处理单元通常使用 SIMD（单指令多数据）架构，采用流水线处理方式，以便同时处理多个像素点。

常见的图像处理算法包括边缘检测、直方图均衡化和滤波等。

这些算法在 CPU 或 GPU 上的计算效率很低，但在 FPGA 上可以通过硬件并行性快速计算。

最后，处理完的图像必须进行输出。

输出可以采用显示器、视频输出或者文件输出方式。

同样需要对输出图像进行格式转换。

以边缘检测算法为例，FPGA 的实现非常高效。

该算法采用锐化、梯度计算和非极大值抑制三个步骤来检测图像中的边缘。

在 FPGA 中，这些步骤可以使用多个处理模块并行处理。

这种处理方式的优势在于，可以通过添加硬件模块来增加处理性能，从而达到处理大量图像的目的。

基于FPGA的图像坏点修正算法的硬件实现

ＣｏｒｃｉｎＡｌｏｉｈｓｄｏｒｅｔｏｇｒｔｍＢａｅｎＦＰＧＡ
ＷａｇＨｏｏｇｎｕｒ，ＸａｇＪｎｏｇｈｕＪｇｎｎｉａｙｎ，Ｚｏｎｊｇｎｉｉｉ
（ｃｏｌｆｅｈｉｌｈｓｓｉａｎｖｒｔ，Ｘｎ７０７，ＣｉａＳｈｏｏｃｎｃｙｃ，ＸｄｎＵｉｓｙｉ１０１ｈ）ＴａＰｉｉｅｉａｎ
ｇｓｏｅｔｅｍａｌａｄｍｉｄｅｓａｅｉｔｇａｅｉｃｉｓｏｅｉｉｔｅｖｒｏｈｒｓｌｎｄｌｃｎｅｔｄｃｒｕｔｆｆｘｂｌｙ，ｃｎｉｕａｌｉｕｔａｄｓｏｔｄｓｇｙｌｒｌｉｏｆｒｂｅｃｒｉｎｈｒｅｉｎｃ・ｇｃ
ｃｅｈｉａｅｅｃｉｅｓｉｇｐｘｌｃｒｅｔｎａｇｒｈｗｈｃｓｅｙｔｅｌｚｎｈｒｗａｅＡｓｉｇｌ．Ｔｓｐｐｒｄｓｒｂｓａｍｓｎｉｅｏｃｉｏｉｍｉｈｉａｏｒａｉｅｉａｄｒ．ｉｏｌｔｓｍｉｓｎ
ｐｘｌｃｒｅｔｎｒａ・ｍｅｐｃｓｄｌｓｄｓｇｅｏｍａｅｓｎｏｎｔｅｐａｏｍａｅｎＡｈｅａｃｒｏａｉｅｏｃｉｅ－ｒｅｓｍｏｕｅｉｅｉｄｆｒｉｇｅｓｒｏｈｌｔｒｂｄｏｏｌｔｉｏｎｆｓｒｏｐｒ・－
ＡｂｔａｔＷｉｈｅｒｐｄｄｅｅｏｍｅｔｉｍａｅｔｃｎｌｇｓｒｃｔｔａｉｖｌｐｎｎｉｇｅｈｏｏｙ，ｔｅｑａｉｆｉｇｓｍｏｅａｄｍｏｅｃｉｉｈｈｕｔｏｍａｅｉｒｎｒｒｔ・ｌｙ

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