0 引言

    CMOS圖像傳感器相較于傳統(tǒng)的CCD而言，具有更高的集成度，更靈活的圖像捕獲方式，更寬的動態(tài)范圍，加上其低成本、低功耗的特點(diǎn)，越來越受到人們的重視并得到廣泛的應(yīng)用。但是CMOS圖像傳感器在采集圖像過程中由于暗電流和放大器偏差等原因?qū)е缕淇乖肼暷芰^差，引起圖像噪點(diǎn)增多，質(zhì)量下降^[1]，這會直接影響圖像的后期處理工作。為方便圖像的后續(xù)處理，在圖像采集過程中，對圖像進(jìn)行預(yù)處理是十分必要的。

1 降噪方法

    高斯噪聲是數(shù)字圖像中最常見的噪聲^[2]，消除圖像高斯噪聲一般考慮使用均值濾波方法。傳統(tǒng)的鄰域均值濾波法對高斯噪聲可以起到抑制作用^[2]，但是會引起圖像邊緣部分細(xì)節(jié)的丟失。針對圖像噪聲與紋理邊緣的相似性，文獻(xiàn)[2]提出一種基于置信區(qū)間的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波方法。該方法利用高斯噪聲的正態(tài)分布特性，將灰度值處于置信區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)判斷為噪聲，能在濾除噪聲的同時，保證圖像邊緣不受影響。但該方法需要對噪聲圖像的灰度均值及噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)先進(jìn)行估計，實(shí)時性較差。文獻(xiàn)[3]提出一種基于灰度值相似度和空間鄰近度的加權(quán)均值濾波算法，不僅考慮到濾波窗口中像素值的灰度值差異，也考慮到距離對中心像素點(diǎn)的影響，根據(jù)其兩個參數(shù)局部鄰域灰度因子和局部鄰域空間因子，生成加權(quán)系數(shù)。該方法相比于傳統(tǒng)的高斯濾波方法有更好的去噪效果，但運(yùn)算量較大，處理速度較慢。

    文獻(xiàn)[4]設(shè)計了一種基于極值點(diǎn)的加權(quán)均值濾波方法。該方法可以根據(jù)圖像的灰度值，自適應(yīng)調(diào)整加權(quán)系數(shù)。通過4個方向上的方差計算，可以確定濾波窗口與紋理邊緣是否重合，并判斷出紋理的方向，據(jù)此生成不同的權(quán)重。這樣就可以達(dá)到較好的去噪保邊的效果。但如果使用上位機(jī)實(shí)現(xiàn)該算法，無法保證實(shí)時性。

    通常上位機(jī)處理速度較慢，無法與圖像采集、傳輸與存儲系統(tǒng)形成一套流水線，而FPGA具有高速、并行、數(shù)據(jù)吞吐量大的特點(diǎn)，因此針對以上問題，提出一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波方法。該方法將文獻(xiàn)[4]提出優(yōu)化算法映射到FPGA中，實(shí)現(xiàn)實(shí)時的圖像處理。

2 算法分析及其FPGA映射

    高斯噪聲是基于像素點(diǎn)的噪聲，因此考慮使用3×3的濾波窗口^[5]。采用3×3的窗口對圖像進(jìn)行均值濾波時，圖像第1行和第1列及最后1行和最后1列的像素點(diǎn)會由于數(shù)據(jù)不足而無法參與運(yùn)算。為保證數(shù)據(jù)的完整性，可以采用填充法^[6]，在處理前先對圖像進(jìn)行2×2的擴(kuò)展。擴(kuò)充后數(shù)據(jù)如圖1所示，白色部分為圖像原始數(shù)據(jù)，陰影部分為填充的數(shù)據(jù)。

    濾波模板生成，首先需要檢測窗口中心點(diǎn)是否為極值點(diǎn)，如果是則可能是噪聲點(diǎn)或紋理邊緣^[7]。通過窗口4個方向上3個點(diǎn)方差計算確定該點(diǎn)是噪聲還是紋理邊緣，如圖2所示。如果濾波窗口與紋理邊緣重合，4個方向中與紋理邊緣有交叉的方向，由于灰度值跳變，會出現(xiàn)方差較大的情況。

    而與紋理邊緣平行的方向上，灰度值不會出現(xiàn)大幅跳變，因此方差較小。根據(jù)4個方向的方差，確定紋理邊緣的方向，再確定其加權(quán)系數(shù)，在穿越圖像紋理邊緣的方向上，不做濾波處理。方向1到4上生成加權(quán)系數(shù)分別為A、B、C、D。

A=0 0 0

    以上權(quán)重的模版矩陣都符合正態(tài)分布的規(guī)律，且矩陣所有元素的和為2的整數(shù)次冪，在后續(xù)的歸一化運(yùn)算中，可以通過移位寄存器代替除法器實(shí)現(xiàn)，節(jié)省大量FPGA資源。

3 FPGA實(shí)現(xiàn)

    本設(shè)計選用Xilinx FPGA XC6SLX45作為主控芯片，以模塊化設(shè)計理念為指導(dǎo)，設(shè)計了分辨率可配置的加權(quán)均值濾波模塊。該模塊由4個部分組成，包括數(shù)據(jù)緩存模塊、權(quán)重生成模塊、加權(quán)求和模塊以及求均值模塊，四個子模塊采用流水線的方式工作，保證數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r處理，整體邏輯設(shè)計如圖3所示。

3.1 數(shù)據(jù)緩存模塊設(shè)計

    數(shù)據(jù)緩存模塊的功能是將1路12 bit數(shù)據(jù)流，經(jīng)過緩存和時序調(diào)整調(diào)整為3路并行的12 bit數(shù)據(jù)流。該模塊使用兩個深度為4 K，寬度為12 bit的讀優(yōu)先RAM，分別用來存儲一行有效圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)行同步信號Hsync和場同步信號Vsync來判斷傳感器采集回的數(shù)據(jù)是否有效。

    每當(dāng)Hsync的一個上升沿到來時，鎖存輸入的數(shù)據(jù)，得到每行數(shù)據(jù)的第一個像素。經(jīng)過計數(shù)后，再次鎖存每行數(shù)據(jù)的最后一個像素。輸入的數(shù)據(jù)延時一個時鐘，同時把鎖存的首位數(shù)據(jù)和末位數(shù)據(jù)與輸入數(shù)據(jù)組合，形成一路新的數(shù)據(jù)流，如圖4所示。由于RAM_4 K用于緩存一行擴(kuò)充數(shù)據(jù)，因此圖像數(shù)據(jù)的寬度需要小于4 094，否則會造成數(shù)據(jù)丟失。

    數(shù)據(jù)緩存模塊的一個關(guān)鍵信號是行計數(shù)信號，當(dāng)一幀圖像數(shù)據(jù)到來即Vsync的一個上升沿到來時，行計數(shù)信號清零，每次Hsync的上升沿到來時，行計數(shù)加1。由于需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，因此第一行和最后一行數(shù)據(jù)做特殊處理。當(dāng)?shù)谝恍薪M合數(shù)據(jù)到來時，同時存儲進(jìn)兩個RAM中，此時3個輸出通道無輸出。當(dāng)?shù)诙薪M合數(shù)據(jù)到來時，1通道輸出第二行數(shù)據(jù)，2通道和3通道輸出第一行數(shù)據(jù)，如圖5所示。

    中間數(shù)據(jù)到來時，延時后輸入1通道，且作為RAM1的輸入。RAM1的輸出同時輸入至RAM2中。在數(shù)據(jù)輸入的同時，將上次存入RAM的數(shù)據(jù)讀出。這樣當(dāng)?shù)贜行數(shù)據(jù)到來時，1通道輸出第N行數(shù)據(jù)，2通道輸出第N-1行數(shù)據(jù)，3通道輸出N-2行數(shù)據(jù)，即完成三行數(shù)據(jù)的同步輸出，邏輯圖如圖6所示。

    當(dāng)最后一行數(shù)據(jù)輸入完成后，開始對其進(jìn)行擴(kuò)充。此時Data_in為無效輸入，并且RAM1輸出為最后一行數(shù)據(jù)，同時賦值給1通道和2通道，RAM2輸出倒數(shù)第二行數(shù)據(jù)，賦值給3通道，完成最后一行數(shù)據(jù)的擴(kuò)充，如圖7所示。

    經(jīng)過RAM緩存后的數(shù)據(jù)輸出受RAM使能控制，由于RAM緩存的圖像數(shù)據(jù)是擴(kuò)展后的數(shù)據(jù)，RAM的使能信號要在行同步信號的基礎(chǔ)上擴(kuò)展兩個時鐘。三個通道的信號要經(jīng)過適當(dāng)?shù)难訒r實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步。

3.2 權(quán)重生成模塊設(shè)計

    權(quán)重生成模塊的目的是檢測濾波窗口的中心像素點(diǎn)是平滑區(qū)域還是邊緣區(qū)域，并根據(jù)檢測結(jié)果生成相應(yīng)的加權(quán)系數(shù)^[6]，其工作流程如圖8所示。

    該模塊由加法器、減法器和乘法器構(gòu)成，數(shù)據(jù)緩存模塊輸出的三行數(shù)據(jù)分別進(jìn)行三次鎖存，得到窗口內(nèi)9個像素點(diǎn)的灰度值Pix0~Pix8。其中Pix3~Pix5作為水平方向；Pix2、Pix4、Pix6作為45°方向；Pix1、Pix4、Pix7作為90°方向；Pix0、Pix4、Pix8作為135°方向，分別計算方差。求灰度和時，中心像素點(diǎn)Pix4權(quán)重為2，另外兩個點(diǎn)權(quán)重為1。這樣計算標(biāo)準(zhǔn)差時，只需將灰度和通過兩個移位寄存器即可。方差計算完成后，根據(jù)方差生成相應(yīng)的權(quán)重模板及歸一化系數(shù)，作為后續(xù)處理的參數(shù)。為保證處理過程流水線化，此模塊通過四路并行計算方差，因此占用了較多DSP資源。

3.3 加權(quán)求和模塊設(shè)計

    加權(quán)求和模塊的功能實(shí)現(xiàn)同一行的三個像素點(diǎn)的加權(quán)運(yùn)算。該模塊由3個乘法器及兩個加法器組成，如圖9所示。一路數(shù)據(jù)輸入后，經(jīng)過三次鎖存，得到同一行的3個相鄰像素點(diǎn)。同時輸入乘法器，進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算，權(quán)重由權(quán)重生成模塊給出。運(yùn)算完畢后把兩個乘法器的運(yùn)算結(jié)果輸入加法器進(jìn)行求和運(yùn)算，再把得到的結(jié)果與另一個乘法器得到的結(jié)果輸入下一級加法器進(jìn)行求和，得到同行3個像素點(diǎn)的加權(quán)求和輸出，如圖9所示。加權(quán)求和模塊共調(diào)用三次，完成三路數(shù)據(jù)的同步加權(quán)求和運(yùn)算。

3.4 求均值模塊設(shè)計

    求均值模塊調(diào)用了兩個加法器實(shí)現(xiàn)三路同步數(shù)據(jù)的求和運(yùn)算。通過移位寄存器來計算輸出的均值。當(dāng)歸一化系數(shù)分別為4和16時，加法器輸出數(shù)據(jù)經(jīng)過2個或4個向右的移位寄存器輸出，如圖10所示。

    12 bit數(shù)據(jù)經(jīng)過乘法器、加法器的運(yùn)算后，變成24 bit數(shù)據(jù)，但是有效數(shù)據(jù)位不變，只需取低12 bit即可。

4 仿真及實(shí)驗結(jié)果分析

    在ISE邏輯仿真時賦值給該模塊不同的圖像參數(shù)，驗證模塊的正確性和可配置性。以9×5分辨率的圖像為例：輸入圖像有效數(shù)據(jù)為1~9，數(shù)據(jù)緩存模塊輸出應(yīng)為擴(kuò)充后的并行3行數(shù)據(jù)，經(jīng)過權(quán)重生成后，加權(quán)求和輸出，如圖11所示。

    在仿真過程中，根據(jù)數(shù)據(jù)輸入與數(shù)據(jù)輸出的延遲判斷，在輸入圖像寬度為2 048像素情況下，處理延時為42.04 μs，滿足實(shí)時性要求。

    實(shí)驗對象選擇ON公司的CMOS圖像傳感器MT9P031，對采集到的2 048×1 944分辨率的圖像進(jìn)行預(yù)處理。結(jié)果如圖12所示，其中圖12(a)為模板圖像，圖12(b)為采集回的原始圖像，圖12(c)為傳統(tǒng)加權(quán)均值濾波處理過的圖像，圖12(d)為本文方法處理后的圖像?？梢钥吹轿刺幚韴D像的噪點(diǎn)較多，且紋理邊緣有毛刺；經(jīng)過傳統(tǒng)加權(quán)均值濾波處理后，圖像的噪點(diǎn)減少，紋理邊緣毛刺消失，但比較模糊；使用本文方法處理后的圖像噪點(diǎn)較少，同時邊緣也更加清晰，圖像質(zhì)量得到明顯改善。通過MATLAB對處理結(jié)果及原始圖像進(jìn)行均方差MES與峰值信噪比PSNR計算比較，結(jié)果見表1。

    從表1中圖像的客觀指標(biāo)可以看到，通過本文方法處理后的圖像相較于傳統(tǒng)加權(quán)均值濾波處理后的圖像，其峰值信噪比提高1.04 dB。說明本文方法優(yōu)于傳統(tǒng)的加權(quán)均值濾波方法。

    FPGA資源占用率見表2。由表2數(shù)據(jù)可知，除DSP資源外，本設(shè)計的資源占用率低，而一般圖像采集系統(tǒng)對DSP需求不高，因此可以方便嵌入CMOS圖像采集系統(tǒng)設(shè)計中。

5 結(jié)論

    針對傳統(tǒng)均值濾波處理圖像時實(shí)時性差等特點(diǎn)，結(jié)合FPGA并行處理數(shù)據(jù)的高效性，實(shí)現(xiàn)圖像的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波處理，具有可配置、低延時的特點(diǎn)。實(shí)驗結(jié)果表明，本設(shè)計能夠在不影響數(shù)據(jù)傳輸速度的情況下，嵌入圖像采集系統(tǒng)中，形成一套流水線，并有效提高CMOS圖像傳感器采集圖像的質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

[1] 徐琳亮.CMOS圖像傳感器預(yù)處理數(shù)字電路的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[D].成都：電子科技大學(xué)，2017.

[2] 陳家益，黃楠，熊剛強(qiáng)，等.基于置信區(qū)間的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法[J].南京理工大學(xué)學(xué)報，2017，41(3)：307-312.

[3] 張文娟，康家銀.一種用于圖像降噪的自適應(yīng)均值濾波算法[J].小型微型計算機(jī)系統(tǒng)，2011，32(12)：2495-2498.

[4] 楊樊，韓艷麗.一種基于極值的自適應(yīng)均值濾波算法[J].紅外與激光工程，2006(S4)：116-120.

[5] 彭宏，趙鵬博.邊緣檢測中的改進(jìn)型均值濾波算法[J].計算機(jī)工程，2017，43(10)：172-178.

[6] 張文娟，康家銀.一種用于圖像降噪的自適應(yīng)均值濾波算法[J].小型微型計算機(jī)系統(tǒng)，2011，32(12)：2495-2498.

[7] 郭貝貝，易三莉，賀建峰，等.改進(jìn)的非局部均值濾波算法[J].計算機(jī)工程，2016，42(7)：227-231.

[8] 李佐勇，湯可宗，胡錦美，等.椒鹽圖像的方向加權(quán)均值濾波算法[J].中國圖象圖形學(xué)報，2013，18(11)：1407-1415.

作者信息:

武昊男，儲成群，任勇峰，焦新泉

(中北大學(xué) 電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，山西 太原030051)