图像缩放算法的研究与FPGA设计

基于FPGA的实时图像畸变校正系统研究基于FPGA的实时图像畸变校正系统研究摘要：随着图像处理技术的飞速发展，图像畸变校正技术在计算机视觉和机器视觉领域中得到广泛应用。

本文以基于FPGA的实时图像畸变校正系统为研究对象，详细阐述了图像畸变的原因与分类，并提出了一种基于FPGA的实时图像畸变校正算法及其应用。

本文通过设计和搭建相应的硬件平台，实现了图像畸变校正的实时处理，证明了基于FPGA的图像畸变校正系统具有高速处理、低功耗和高精度的特点，对于实时图像畸变校正问题具有很好的应用前景。

关键词：FPGA；图像畸变；实时处理；图像校正一、引言图像畸变是指图像在采集、传输或再现过程中产生的各种形变和失真现象。

这些形变和失真可能会影响图像的准确性和可靠性，因此图像畸变校正成为了图像处理领域中重要的研究课题。

基于FPGA的实时图像畸变校正系统由于具有高度并行处理能力和快速响应的特点，被广泛应用于机器视觉、无人机遥感等领域。

二、图像畸变的原因与分类图像畸变主要由摄像机镜头失真、光学成像非理想等因素引起。

根据畸变的特性，图像畸变可分为径向畸变和切向畸变两大类。

径向畸变是指图像的边缘部分拉伸或压缩，而切向畸变则是图像的边缘部分发生扭曲。

三、基于FPGA的实时图像畸变校正算法本文设计了一种基于FPGA的实时图像畸变校正算法，主要包括以下几个步骤：1. 图像畸变参数提取：对输入的图像进行预处理，提取出径向和切向畸变的参数。

2. 校正矩阵生成：根据提取到的畸变参数，生成图像畸变校正矩阵。

3. 图像畸变校正：以每个像素为单位，通过矩阵变换将畸变图像校正为正常图像。

4. 实时显示：将校正后的图像实时显示在输出设备上。

四、硬件平台设计本文搭建了基于FPGA的实时图像畸变校正系统硬件平台。

该平台主要由FPGA芯片、图像采集模块、图像存储模块和显示模块构成。

其中，FPGA芯片负责图像畸变校正算法的实时处理，图像采集模块用于获取待校正的图像，图像存储模块用于保存畸变校正前后的图像数据，显示模块则将校正后的图像实时显示出来。

第 38 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.38 No.8Aug. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于FPGA的九点插值自适应图像缩放算法设计朱明达*，辛鹏，常嘉颖（中国石油大学（北京）信息科学与工程学院，北京 102249）摘要：为了能够在现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）硬件平台上实现速度快、质量高的图像缩放，提出一种九点插值自适应缩放算法。

首先提出九点插值基本算法以减少逻辑资源用量，达到的图像缩放效果明显优于最近邻域插值算法，但略差于双线性插值算法，且图像边缘不够清晰。

为了优化九点插值基本算法对图像边缘的缩放效果，提出了九点插值与最近邻域插值算法相结合的自适应缩放算法，通过MATLAB和FPGA对以上算法分别进行软件、硬件的对比分析和实验验证。

实验结果表明，自适应九点插值算法比最近邻域、双线性插值图像缩放算法的峰值信噪比提高0.3~2.5 dB，并且硬件资源消耗量比双线性插值减少了约20%。

该算法减轻了传统算法的图像边缘模糊与图像严重失真问题，且占用FPGA资源少，有更高的应用价值。

关键词：图像缩放；现场可编程门阵列；线性插值；自适应插值中图分类号：TP391.4 文献标识码：A doi：10.37188/CJLCD.2022-0338Design of nine-point interpolation adaptive image scalingalgorithm based on FPGAZHU Ming-da*，XIN Peng，CHANG Jia-ying（College of Information Science and Engineering， China University of Petroleum （Beijing），Beijing 102249， China）Abstract： In order to realize fast and high-quality image scaling on field programmable gate array （FPGA）hardware platform， this paper proposed a nine-point interpolation adaptive scaling algorithm. Firstly， in order to reduce the amount of logical resources， a basic algorithm of nine-point interpolation is proposed， the image scaling effect achieved is obviously better than the nearest neighbor interpolation algorithm but slightly worse than the bilinear interpolation algorithm， and the edge of the image is not clear. In order to optimize the scaling effect of the basic algorithm of nine-point interpolation on the edge of the image， an adaptive scaling algorithm combining nine-point interpolation and nearest neighbor domain interpolation is proposed.The algorithm software，hardware comparative analysis and experimental verification are carried out through MATLAB and FPGA. Experimental results indicate that the peak signal to noise ratio of the adaptive nine-point interpolation algorithm is 0.3~2.5 dB higher than that of the traditional scaling algorithm on average，and the hardware resource consumption is reduced by about 20% compared with bilinear interpolation. The nine-point interpolation algorithm alleviates the problems of image edge blur and severe image distortion 文章编号：1007-2780（2023）08-1075-09收稿日期：2022-10-17；修订日期：2022-11-08.基金项目：国家自然科学基金（No.41704173）；中国高校产学研创新基金（No.2020HYA08001）Supported by National Natural Science Foundation of China（No.41704173）； Industry-University-ResearchInnovation Fund for Chinese Universities （No.2020HYA08001）第 38 卷液晶与显示of the traditional algorithms， and it occupies less FPGA resources and has higher application value.Key words： image scaling； field programmable gate array； linear interpolation； adaptive interpolation1 引言视频图像缩放技术目前在医疗、遥感、军事等领域有着广泛的应用［1-2］，多采用FPGA进行视频图像的实时处理。

图像放大缩小的原理和应用1. 原理图像放大缩小是数字图像处理中的一种基础操作，其原理是通过改变图像像素的尺寸来实现。

在图像放大时，通常采用插值算法来填充空白像素；而在图像缩小时，通常采用像素平均或取样的方式来减少像素。

1.1 图像放大原理图像放大的主要原理是通过插值算法来增加图像的像素数量，从而增大图像的尺寸。

插值算法可以根据原图像的像素值，在新的像素位置上生成合适的像素值。

常用的插值算法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值等。

最近邻插值是一种简单的插值算法，它通过找到离新像素位置最近的像素值来进行插值。

这种算法简单快速，但会导致图像边缘的锯齿效应。

双线性插值是一种更精确的插值算法，它考虑了新像素位置附近的像素值，并进行线性插值计算。

这种算法可以有效地减少锯齿效应，但对于像素边缘仍可能存在模糊问题。

双三次插值是一种更高级的插值算法，它在双线性插值的基础上添加了更多的像素信息，通过曲线拟合来生成更精确的像素值。

这种算法可以进一步减少锯齿效应和模糊问题，但计算复杂度也相应增加。

1.2 图像缩小原理图像缩小的主要原理是通过减少图像的像素数量来缩小图像的尺寸。

常用的缩小算法包括像素平均和取样算法。

像素平均算法是一种简单的缩小算法，它将原图像中的多个像素的 RGB 值取平均，生成新的像素值。

这种算法简单快速，但会导致图像细节丢失。

取样算法是一种更精确的缩小算法，它通过从原图像中选择几个有代表性的像素进行采样，并生成新的像素值。

这种算法可以保留更多的图像细节，但计算复杂度也相应增加。

2. 应用图像放大缩小在许多领域都有广泛的应用，下面列举了几个常见的应用场景：•数字摄影：在数字摄影中，图像放大可以用于增加图像的分辨率，从而提高图像的清晰度和细节呈现。

•医学影像：在医学影像领域，图像放大可以用于放大细胞、组织或病变区域，帮助医生进行更精确的诊断。

•图像处理：在图像处理领域，图像缩小可以用于生成缩略图，帮助用户快速浏览和索引大量图像；图像放大可以用于图像重建和增强，帮助改善图像质量。

基于FPGA的视频缩放设计与实现
FPGA视频缩放是一种基于现场可编程门阵列（FPGA）实现的视频处理技术。

它通过对视频帧进行采样和重构，实现对视频尺寸的调整，从而满足不同的视觉需求。

本文将介绍FPGA视频缩放的设计与实现。

FPGA视频缩放的设计从以下几个方面展开：图像采集、图像处理和图像显示。

需要通过摄像头或者视频源采集视频图像，并将其传输到FPGA芯片内部。

然后，对采集到的视频图像进行处理，包括图像缩放、噪声滤波等操作。

将处理后的图像传输到显示设备，如显示器或者电视机。

在FPGA视频缩放的实现过程中，需要使用一些常用的图像处理算法和技术。

最常见的是双线性插值算法。

该算法利用附近的像素值来估计目标像素的值，以实现图像的缩放。

在此基础上，还可以使用其他的图像处理技术，如直方图均衡化、边缘检测等，以提高图像质量。

在设计FPGA视频缩放系统时，还需要考虑硬件资源和性能的问题。

FPGA芯片的资源有限，需要合理利用和分配。

视频处理过程中会涉及到大量的数据计算和存储，对FPGA芯片的性能要求较高。

需要对系统进行优化，采用并行计算和高速缓存等技术，以提高系统的性能和效率。

还需要考虑FPGA视频缩放系统的可靠性和可扩展性。

在设计过程中，需要进行模块化设计，将不同的功能模块进行划分和组合，以方便系统的测试和维护。

还应具备一定的可扩展性，以便于后期对系统进行升级和扩展。

基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。

而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。

本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。

2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。

FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。

3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。

3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。

•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。

3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。

•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。

3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。

•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。

4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。

•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。

•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。

•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。

5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。

•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。

图像缩放原理
图像缩放原理是指通过改变图像的尺寸，使其在不改变内容的情况下适应于不同的显示设备或应用场景。

最常见的图像缩放方法有插值法、双线性插值法和双三次插值法。

插值法是最简单的图像缩放方法之一，其原理是通过已知像素点的亮度值来估计未知像素点的亮度值。

常见的插值算法有最近邻插值和双线性插值。

最近邻插值法的原理是将目标图像的坐标映射到原图像中，并找到离目标坐标最近的点的亮度值作为目标点的亮度值。

这种方法简单快速，但可能会引入锯齿状的边缘效应。

双线性插值法的原理是通过目标点周围的四个邻近点的亮度值进行加权平均，来估计目标点的亮度值。

这种方法可以平滑边缘，但会导致图像模糊。

双三次插值法是一种更高级的插值方法，其原理是通过目标点周围的16个邻近点的亮度值进行加权平均。

这种方法可以在保持图像细节的同时，减少锐化和伪影效果。

除了插值法，还有一些其他的图像缩放方法，如基于小波变换的图像缩放方法和基于域仿射变换的图像缩放方法。

这些方法都以不同的原理和算法来实现图像的缩放，以满足不同应用场景的需求。