基于FPGA的智能視頻信號處理技術(shù)要點(diǎn)

李楠 西安交通大學(xué)城市學(xué)院

視頻能夠幫助人們準(zhǔn)確、直觀、高效的接受信息。視頻應(yīng)用系統(tǒng)的環(huán)節(jié)十分復(fù)雜，其中主要包括信息采集、傳送、轉(zhuǎn)換以及顯示等，在這些應(yīng)用環(huán)節(jié)中，會由于各種不可避免的原因而在不同程度上降低圖像的質(zhì)量和清晰度。例如，在攝影的過程中，由于外部光照強(qiáng)弱不同等外在環(huán)境因素就會最終導(dǎo)致圖像太亮或者太暗；同時，光學(xué)系統(tǒng)在電子設(shè)備發(fā)生失真或者大氣流動的情況下都會導(dǎo)致圖像不清晰，模糊；另外，信道傳輸和系統(tǒng)軟件也會引入各種噪聲。上述問題都會在一定程度上影響著視覺效果，同時也會視頻圖像的傳輸和儲存。

1 基于FPGA的智能視頻信號處理技術(shù)的結(jié)構(gòu)特性及參數(shù)

邏輯資源比較多。在我國半導(dǎo)體技術(shù)快速發(fā)展，超大規(guī)模集成電路制作工藝水平日漸提高的形勢下，可用于內(nèi)部的單片F(xiàn)PGA邏輯資源的數(shù)量也逐漸增多。邏輯資源比較多。在我國半導(dǎo)體技術(shù)快速發(fā)展，超大規(guī)模集成電路制作工藝水平日漸提高的形勢下，A1tera公司生產(chǎn)的cycloneII系列中的FPGA最大程度上可以容納68416個LE。除此之外，隨著可用的IO數(shù)量不斷地增多，在我國現(xiàn)階段，A1tera公司研發(fā)出的NIOS處理嵌入式軟核CPU技術(shù)大大提高了FPGA的功能。

2 基于FPGA的智能視頻信號處理技術(shù)的作用

基于FPGA智能信號視頻處理技術(shù)的優(yōu)勢非常多，例如，它不僅可以有效、精確的進(jìn)行延時處理和延時控制，同時也能夠在一定程度上通過應(yīng)用時序分析和時序約束這兩種方式，科學(xué)、精確的計算出各種器件間的信號傳輸和延時，并能夠進(jìn)一步提升系統(tǒng)工作的安全性、穩(wěn)定性，以及系統(tǒng)運(yùn)行的效率。同時，對于高速DDR SDRAM的控制和設(shè)計來說，利用專用的時鐘引腳驅(qū)動，準(zhǔn)確的計算出時鐘延遲與信號延遲，可以有效的確保系統(tǒng)能夠長時間的穩(wěn)定運(yùn)行，從而在最大的程度上減少數(shù)據(jù)存取過程中出錯的概率。

3 閾值分割技術(shù)

隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，閾值分割的算法越來越多。比如，可以先選擇一副灰度圖像，在圖像上合理的選擇一個適當(dāng)?shù)南袼攸c(diǎn)灰度值當(dāng)做圖像分割的準(zhǔn)確閡值，再逐一的對該灰度值和圖像中的像素灰度值進(jìn)行比對，并把對比的結(jié)果分別分為背景目標(biāo)和前景目標(biāo)。背景目標(biāo)主要是指灰度值小于閥值的像素[1]。前景目標(biāo)主要是指灰度值大于閥值的像素。在這其中，當(dāng)像素的灰度值與選取的閥值相等時，就能夠把這些像素隨意分為前景目標(biāo)或者是背景目標(biāo)。在大多數(shù)情況下，前景目標(biāo)和背景目標(biāo)像素都屬于圖像中的兩大部分。因此，對于一副灰度級較為完整的圖像來說，一定要根據(jù)閥值的具體分類來更好地實現(xiàn)區(qū)域分割的根本目標(biāo)。

根據(jù)以上的分析，在對圖像的閾值進(jìn)行分割的整體過程中，一定要具備如下特點(diǎn)：（1）在分割圖像的每一個子區(qū)域時，一定要在原圖像的基礎(chǔ)上進(jìn)行，并把每一個子區(qū)域進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕M合就可以形成與之對應(yīng)的原始圖像。（2）在對圖像進(jìn)行分割工作過程中，任何子區(qū)域之間都不會產(chǎn)生交集。（3）分割后的各個子區(qū)域都具有屬于自己的非常獨(dú)特的特征，也可以說是，在同一區(qū)域內(nèi)的像素在一定程度上具有一定的共同特性。（4）每一個子區(qū)域各自的性質(zhì)都不相同，并且他們之間也沒有公共元素。（5）每一個子區(qū)域內(nèi)的各個像素之間的聯(lián)系都是十分緊密的，也就是說，屬于同一區(qū)域內(nèi)的任意的兩個像素之間應(yīng)該是相互連通的。這就進(jìn)一步說明了，在對圖像進(jìn)行閥值分割的過程中一定要先選擇一個適當(dāng)?shù)拈y值，然后在逐一對比閥值和各個像素點(diǎn)，并根據(jù)對比結(jié)果來劃分前景目標(biāo)和背景目標(biāo)。

根據(jù)上面陳述的內(nèi)容來看，F(xiàn)PGA的智能視頻信號處理技術(shù)中的閥值分割最關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)就是閥值的確定，如果閥值的選擇得當(dāng)，并能夠得到準(zhǔn)確的閥值，就能夠更加快速的把目標(biāo)和背景進(jìn)行有效的分離。在準(zhǔn)確的確定分割閥值之后，就要采用并行處理的算法，來進(jìn)一步分析與比較圖像中各個像素點(diǎn)和閥值，并合理的劃分像素灰度，最后在根據(jù)相關(guān)的閥值分割結(jié)果來給出圖像區(qū)域。

4 圖像增強(qiáng)技術(shù)

圖像增強(qiáng)技術(shù)是FPGA的智能視頻信號處理過程中最重要的一個環(huán)節(jié)，同時也是最為關(guān)鍵的一個部分，并在圖像的處理與加工過程中發(fā)揮著積極不可替代的作用。圖像增強(qiáng)技術(shù)具體就是指提升對圖像目標(biāo)的識別能力，該技術(shù)最直接的作用就是在最大限度上提升圖像的可分辨度，或者是把圖像通過科學(xué)的方法把圖像合理的轉(zhuǎn)換成一種更適合利用計算機(jī)進(jìn)行輔助處理的形式。彩色圖像增強(qiáng)技術(shù)主要的內(nèi)容是指在灰度圖像增強(qiáng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行進(jìn)一步的發(fā)展與完善，因此就要熟練地掌握灰度圖像增強(qiáng)技術(shù)。

圖像增強(qiáng)技術(shù)主要分為兩個部分，一部分是空域處理，另外一個部分就是頻域處理。其中應(yīng)用最為廣泛的就是空域增強(qiáng)的方法?？沼蛟鰪?qiáng)法能夠在直接處理圖像像素的基礎(chǔ)上根據(jù)相關(guān)的要求進(jìn)行圖像增強(qiáng)也就是童工圖像的空間信息（像素位置和像素值）進(jìn)行圖像增強(qiáng)。大多數(shù)情況下，由于沒有適用于圖像增強(qiáng)技術(shù)的通用理論，從而就導(dǎo)致圖像增強(qiáng)技術(shù)在面對各種各樣的對象時，要選擇十分合理的方法來進(jìn)行相關(guān)的技術(shù)處理，以此來進(jìn)一步增強(qiáng)原始圖像在某一種特定對象的實用性。

判斷一個圖像處理系統(tǒng)的好壞最重要的一個基礎(chǔ)條件就是是否可以對圖像進(jìn)行及時、有效的處理。由于濾波器的復(fù)雜性在日常應(yīng)用過程中解決問題的的效率較低，運(yùn)算速度較快以及事實性性較差，從而導(dǎo)致濾波器的應(yīng)用不是很常見。一方面，采用FPGA智能視頻信號處理技術(shù)不僅能夠有效增強(qiáng)算法，同時憑借它的優(yōu)越性也能夠有效的來彌補(bǔ)PC機(jī)算法的不足以及耗時較長的缺陷。另一方面，利用FPGA智能視頻信號處理技術(shù)能夠在最大程度上實現(xiàn)與圖像增強(qiáng)算法快速提高處理器的工作效率和運(yùn)轉(zhuǎn)速度，并有效改善系統(tǒng)的實時性，因此，F(xiàn)PGA的智能視頻信號處理技術(shù)具有十分高的理論價值和實用價值。

5 結(jié)束語

總而言之，基于FPGA的智能視頻信號處理與其它硬件相比，其視頻信號處理的效果更加良好，并且具有低成本、低消耗、速度快以及高信噪比等一系列的優(yōu)點(diǎn)。對于FPGA的智能視頻信號處理技術(shù)來說，閾值分割以及圖像增強(qiáng)是非常關(guān)鍵的兩個部分。其中效果最好的就是ALTERA公司設(shè)計、生產(chǎn)的CYCLONE IV系列中EP4CE30F23C6這一款性能比較高的核心板，這種核心板在視頻圖像處理以及數(shù)據(jù)采集方面的實用性非常高。除此之外，F(xiàn)PGA的智能視頻信號處理技術(shù)也有利于嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)、無線視頻的傳輸，并能夠進(jìn)一步促進(jìn)我國智能信號處理技術(shù)水平的發(fā)展。

[1]李后英.基于FPGA的焊縫圖像處理系統(tǒng)設(shè)計[D].哈爾濱工程大學(xué),2016.

[2]馮亮.機(jī)器視覺技術(shù)的視頻跟蹤系統(tǒng)研究及FPGA實現(xiàn)[D].貴州大學(xué),2015.

[3]杜振宇.基于FPGA的圖像匹配技術(shù)的研究[D].中北大學(xué),2013.

[4]來海軍.基于FPGA的雙通道視頻采集與預(yù)處理系統(tǒng)設(shè)計[D].南京理工大學(xué),2013.

[5]符多鐸.基于FPGA的運(yùn)動目標(biāo)檢測方法研究[D].中北大學(xué),2014.