第一部分 設(shè)計概述

　　1.1 設(shè)計目的

　　本設(shè)計針對低照度高動態(tài)情況下，單幀圖像曝光不足導(dǎo)致的圖像噪聲大、色彩失準等問題，在傳統(tǒng)的 HDR 多幀融合（Frames Merging）方法上，采用層次化的圖像配準（Image Alignment）方案、自適應(yīng)白平衡（White Balance）與色調(diào)映射（Tone Mapping）策略，在降低圖像噪聲、真實還原景物色彩的基礎(chǔ)上，極大 抑制了多幀融合時常見的運動偽影（MoTIon ArTIfact）現(xiàn)象。本設(shè)計采用 FPGA 進 行圖像處理加速后，可以實現(xiàn)視頻流的實時處理，視頻流經(jīng)過攝像頭輸入后，由 FPGA 進行處理并以較低的時延經(jīng) HDMI 信號輸出。

　　1.2 應(yīng)用領(lǐng)域

　　本設(shè)計可用于手持攝像系統(tǒng)（攝像機、智能手機）圖像、視頻流的 HDR 處 理，可用于低照度情況下固定監(jiān)控系統(tǒng)的視頻流 HDR 處理，可用于線上直播系統(tǒng)的視頻流 HDR 處理。

　　1.3 主要技術(shù)特點

　　采用層次化的圖像配準方案，對輸入的拜爾格式（Bayer Mosaic）原始圖像 進行處理，生成四層高斯圖像金字塔（Gaussian Pyramids）。較高層次的圖像配準結(jié)果將作為低層次配準的預(yù)偏移。這一過程極大優(yōu)化了算法效率，其結(jié)構(gòu)化的特 點為并行處理提供了便利。

　　采用有權(quán)重的圖像融合方案，對輸入的多幀圖像，經(jīng)圖像配準后計算相應(yīng)圖像對（Image Pairs）的 L1 殘差，得到各融合幀（Alternate Frame）相對參考幀 （Reference Frame）的權(quán)重，有效地降低了配準失誤造成的運動偽影。

　　采用自適應(yīng)白平衡及色調(diào)映射策略，在低光照情況下最大程度還原了景物的 色彩；在保證較高信噪比的情況下，提高了主要景物的亮度。

　　利用 FPGA 進行硬件加速，在 Pynq-z2 的 Python 開發(fā)環(huán)境中掛載封裝有 IP 加速核的 Overlay，極大提高了運行速度，能夠?qū)崟r處理。

　　1.4 關(guān)鍵性能指標

　　相機感光度（ISO）、快門時間（Shutter TIme）、融合幀數(shù)；

　　圖像融合處理時間、視頻流處理延時；

　　圖像信噪比、色彩還原度、細節(jié)清晰度、紋理清晰度（人眼觀察）。

　　1.5 主要創(chuàng)新點

　?。?） 低照度高動態(tài)圖像處理；

　　（2） 層次化的圖像配準；

　?。?） 有權(quán)重的圖像融合降噪；

　?。?） 自適應(yīng)白平衡與色調(diào)映射策略；

　　（5） FPGA 硬件加速；

　　（6） 低時延視頻流處理。

　　第二部分 系統(tǒng)組成及功能說明

　　2.1 整體介紹

　　PYNQ-Z2 是基于 Xilinx ZYNQ-7000 FPGA 的平臺，除繼承了傳統(tǒng) ZYNQ 平 臺的強大處理性能外，還兼容 Arduino 接口與標準樹莓派接口，這使得 PYNQZ2 的具有極大的可拓展性與開源性。PYNQ 是一個新的開源框架，使嵌入式編 程人員能夠在無需設(shè)計可編程邏輯電路的情況下即可充分發(fā)揮 Xilinx Zynq All Programmable SoC（APSoC）的功能。與常規(guī)方式不同的是，通過 PYNQ-Z2，用戶可以使用 Python 進行 APSoC 編程，并且代碼可直接在 PYNQ-Z2 上進行開發(fā) 和測試。通過 PYNQ-Z2，可編程邏輯電路將作為硬件庫導(dǎo)入并通過其 API 進行編程，其方式與導(dǎo)入和編程軟件庫基本相同。

　　Xilinx Zyng All Programmable device 是一種基于雙核 ARM cortex - a9 處理 器（稱為處理系統(tǒng)或 PS）的 SOC，集成了 FPGA fabric（稱為可編程邏輯或 PL）。PS 子系統(tǒng)包括許多專用外設(shè)（內(nèi)存控制器、USB、Uart、IIC、SPI 等），并可以擴展額外的硬件 IP，其封裝在 PL 的 Overlay 中。Overlay（或 Hardware Libraries， 硬件庫）是可編程/可配置的 FPGA 設(shè)計，能將用戶設(shè)計的應(yīng)用從 Zynq 的處理系 統(tǒng)（PS 端）擴展到可編程邏輯（PL 端）。Overlay 可用于加速軟件程序，或為特定程序定制硬件平臺。

　　本設(shè)計的硬件平臺整體結(jié)構(gòu)如上圖所示。為了對低照度高動態(tài)下的多幀融合 圖像處理系統(tǒng)進行硬件加速，我們利用 Vivado HLs 工具，自主設(shè)計了 DownSample、Alignment、Merge、raw2rgb 等 IP Cores，并通過 AXI 總線與處理器核（PS 端）及存儲器接口相連。在 PYNQ-Z2 的設(shè)計流中，這些 IP 被封裝成 Overlay 并構(gòu)造 Python API 驅(qū)動，以供 PYNQ-Z2 中的 Python 開發(fā)環(huán)境（JupyterNotebook）調(diào)用。

　　我們調(diào)用了 PYNQ-Z2 自有的 HDMI Overlay 進行處理流程及結(jié)果的顯示。此外，PYNQ-Z2 為我們提供了豐富的存儲單元、外設(shè)模塊與通信接口。這些存儲單元被用來存儲圖像數(shù)據(jù)及各類處理中間結(jié)果，而各類外設(shè)模塊及通信接口則 被用來進行系統(tǒng)調(diào)試與控制的過程監(jiān)控。

　　圖像處理系統(tǒng)的工作流程如上圖所示。相機在低曝光的情況下拍攝多幀（比 如說，6 幀）圖片，這些原始圖片（RAW images）由相機 CCD 或 CMOS 圖像傳感器生成，其像素值以拜耳陣列的形式存儲。我們首先將原始各輸入幀進行一次系數(shù) 2 的均值下采樣，兩次系數(shù) 4 的高斯下采樣，得到一個四層的高斯圖像金字塔?；谶@個高斯圖像金字塔，我們進行層次化的圖像配準。配準的結(jié)果將作為圖像融合的參考，同時結(jié)合備選幀與參考幀的 L1 殘差作為融合權(quán)重，進行圖像 融合。融合后的圖像進行去馬賽克及伽馬降噪，并進行自適應(yīng)的白平衡及色調(diào)映 射等操作，將單通道的融合圖像轉(zhuǎn)為三通道（對應(yīng) RGB 色彩空間）輸出圖像， 最終輸出與原始圖像同分辨率的處理結(jié)果。

　　均值下采樣與高斯下采樣處理被封裝在名為 DownSample 的 IP core 中，層次化圖像配準處理被封裝在名為 Alignment 的 IP core 中，圖像融合處理被封裝在名為 Merge 的 IP core 中，去馬賽克、白平衡、色調(diào)映射等處理被封裝在名為 raw2rgb 的 IP core 中。這些 IP cores 掛載到 AXI 總線上，經(jīng)封裝為 Overlay 提供 Python API 給 PYNQ-Z2 的 Jupyter-Notebook。

　　2.2 各模塊介紹

　　下采樣模塊（DownSample）

　　下采樣模塊為后續(xù)的層次化圖像配準處理提供四層高斯圖像金字塔。四層高斯金字塔的最底層為全分辨率的拜耳原始圖像（我們稱該層為 layer_raw），其像素點以拜耳陣列的形式排布，如下圖所示。

　　我們首先進行系數(shù) 2 的均值下采樣，直觀上將一個 2*2 像素的“方格”取均值下采樣為一個像素。下采樣后的結(jié)果類似于一個單通道的灰度圖像，但實際上綠色通道對下采樣后的結(jié)果影響較大。我們稱該層為 layer_0。

　　layer_0 隨后進行兩次系數(shù) 4 的高斯下采樣。卷積核函數(shù)見附錄。該卷積核 函數(shù)的大小為 5*5 像素，以 4 像素為步長在被采樣的圖像上以后，對該圖像進行下采樣。高斯下采樣的結(jié)果將在一定程度上保留了采樣前圖像的低頻信息，而圖 像細節(jié)則被丟失。直觀上圖像的大致輪廓被保留，圖像尺寸更小，細節(jié)模糊不清。兩次高斯下采樣的結(jié)果分為稱之為 layer_1 與 layer_2。

　　經(jīng)下采樣模塊處理后的結(jié)果可以用下圖說明。

　　圖像配準模塊（Alignment）

　　圖像配準以圖像對（Image Pairs）的形式，在融合備選幀（Alternate Frame） 與參考幀（Reference Frame）之間展開。對參考幀中的每一個 16*16 像素的圖塊 （TIle），尋找其在融合備選幀中使兩者 L1 殘差最小圖塊，兩個圖塊位置上的偏 移即為配準結(jié)果。其 L1 殘差的計算方式可用下式表達。

　　式中的求和對一個圖塊內(nèi)的所有像素進行，配準的目的是對參考幀中的每一個圖 塊，尋找其在每一個備選幀中的對應(yīng)圖塊，使得上式的結(jié)果最小。此時兩個圖塊 的坐標偏移量即為配準結(jié)果。

　　在保證圖像間偏差不大的前提下，圖塊配準的搜索范圍可以限定圖塊原始位 置周圍的若干像素內(nèi)。為了進一步提高配準的效率，我們采用層次化的配準方案：在上層低分辨率圖像中進行預(yù)配準，配準結(jié)果將作為下層圖像配準的預(yù)偏移 （Previous Offset）。各層圖像以圖塊為基本單位，在預(yù)偏移的基礎(chǔ)上進行小范圍的配準。由此，上述殘差計算式可以重新表達如下。

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