各向異性模型圖像增強算法的FPGA高速實現(xiàn)

張?zhí)煜?，劉瑞強，?沖，劉艷莉，張艷花，張鵬程，桂志國

(1.中北大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)成像與影像大數(shù)據(jù)山西省重點實驗室，山西 太原 030051；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001；3.中北大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院，山西 太原 030051)

隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，圖像增強技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在工業(yè)檢測、無人機識別、生物醫(yī)學(xué)成像等多個領(lǐng)域.圖像增強技術(shù)對于實時性要求越來越高，所以越來越多的應(yīng)用領(lǐng)域要求降低算法的時延.實時性要求算法能夠在1 s內(nèi)處理25幀以上圖像，才能滿足人眼的視覺感受，使人眼不會感到卡頓的現(xiàn)象.圖像增強算法中，偏微分方程的圖像增強算法不僅能夠提高圖像對比度，也能較大程度地保留細節(jié)信息[1-2]，但由于操作過程中圖像迭代次數(shù)較多并且每次對整幅圖像進行遍歷，在CPU上執(zhí)行圖像的遍歷計算的效率很低[3]，運行Perona-Malik模型算法處理一幀圖像的時間都在200 ms以上，很難實現(xiàn)算法的實時性處理.

現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)憑借其靈活性好、集成度高、并行處理、開發(fā)周期短等特點已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像處理的各類加速應(yīng)用中.近年來，將FPGA與傳統(tǒng)嵌入式芯片的融合也成為了一種替代原有技術(shù)的方案.同時，將FPGA作為CPU外帶加速卡已經(jīng)被廣泛應(yīng)用[4]，F(xiàn)PGA加速卡不僅能夠為CPU快速實現(xiàn)算法，更有千兆網(wǎng)接口、PCIe接口等來保證超快速地傳輸數(shù)據(jù).

因此，本文提出一種基于各向異性分散模型圖像增強算法的FPGA硬件實現(xiàn)結(jié)構(gòu).該算法是在Perona-Malik模型基礎(chǔ)上的一種改進算法，圖像經(jīng)過該算法處理后，對比度有所提高，圖像細節(jié)明顯增強.本文所設(shè)計的硬件結(jié)構(gòu)通過參數(shù)表，流水線處理以及行緩存等操作實現(xiàn).通過軟件實現(xiàn)和Modelsim仿真對結(jié)果進行對比，根據(jù)主客觀評價分析表明，將此算法實現(xiàn)在FPGA上，處理效果與軟件實現(xiàn)近似，并且滿足實時性處理要求.

1 圖像的各向異性擴散模型

1.1 Perona-Malik模型

Perona-Malik模型是一種各向異性擴散模型，迭代格式十分簡明，算法復(fù)雜度較低.模型如下：設(shè)圖像定義在整個二維平面內(nèi)，原始圖像I(x,y,0)=I(x,y)隨時間t演化為圖像I(x,y,t)[5-7]，演化規(guī)則為

(1)

式中：c(x,y,t)稱作擴散函數(shù),根據(jù)擴散函數(shù)的值是否趨近于0來判斷圖像在區(qū)域內(nèi)是否需要平滑操作.

將I(x,y,t)定義為灰度圖像的次迭代結(jié)果，(x,y,0)為初始圖像.迭代形式為

I(x,y,t+1)=I(x,y,t)+

(2)

設(shè)可能的擴散函數(shù)c(x,y,t)

(3)

式中：常數(shù)K為擴散常數(shù)或者流常數(shù)，作為邊緣強度的閾值.一般定義流函數(shù)為

Φ(x,y,t)=g(|I|)·I(x,y,t).

(4)

圖1 中(a)，(b)分別表示擴散函數(shù)和流函數(shù).

圖1 Perona-Malik模型的函數(shù)圖

圖1(b)中顯示隨著流常數(shù)K的增大，平滑效果越明顯，當(dāng)I=K時，平滑效果最好，當(dāng)I>4K后，平滑效果趨近于零.因此在圖像邊緣增強過程中，選擇K使其略小于邊緣的梯度幅度，有利于邊緣增強[8].隨著迭代次數(shù)的增加，圖像的細節(jié)逐漸被模糊，只能停止擴散來保留圖像原有的細節(jié)信息[9]，限制了該模型在圖像增強領(lǐng)域的應(yīng)用.

1.2 改進型Perona-Malik模型

為了保留圖像的細節(jié)信息，同時提升圖像對比度，在Perona-Malik模型中融合銳化操作.改進后的模型不僅能夠?qū)Ρ尘皡^(qū)域進行平滑操作，也能夠在邊緣區(qū)域進行銳化操作，這樣在提升對比度的同時也不會模糊掉圖像的細節(jié)信息[10].類似傳統(tǒng)的Perona-Malik模型，其迭代形式為

I(x,y,t+1)=I(x,y,t)+

(5)

式中：h(x,y,t)功能上是一個銳化函數(shù)，定義

h(i)=ω·[1-g(i)],

(6)

式中：g(i)為擴散函數(shù);ω為銳化程度系數(shù)，0≤ω≤1.它決定了相應(yīng)擴散系數(shù)的銳化程度.將擴散函數(shù)g(i)帶入式(6)的c(x,y,t)中，得到

I(x,y,t+1)=I(x,y,t)+

(7)

式中：將g(I)-h(I)作為新的擴散函數(shù)，根據(jù)式(4)得出新的流函數(shù)

Φ(x,y,t)=

[g(|I|)-h(|I|)]·I(x,y,t).

(8)

圖2(a)所示為不同ω值下的新擴散函數(shù).在圖2(b)中取定ω=0.2，當(dāng)I>2.24K，即時，擴散函數(shù)和流函數(shù)降為負值，這里的正負值表明：對I>2.24K的邊緣區(qū)域進行銳化操作，對I<2.24K的非邊緣區(qū)域進行平滑操作.因此，選取合適的ω和K值，使改進型模型自適應(yīng)地進行平滑或銳化操作，從而提升圖像對比度并保留圖像細節(jié)[11]，本文選取=0.15和K=1來計算擴散系數(shù).

圖2 改進型Perona-Malik模型的函數(shù)圖

2 基于FPGA的硬件實現(xiàn)

采用Xilinx公司出品的Zynq-7000 SoC開發(fā)平臺，芯片型號為XC7Z020.開發(fā)平臺有以下主要資源：ARM雙核Cortex-A9處理器，處理器工作頻率667 MHz，8個DMA通道，其中4個專用于可編程邏輯，PS端(ARM)與PL端(FPGA)通過AXI總線接口相連接，PL端含有85 000個邏輯單元(LE)，53 200個查找表(LUT)，106 400個觸發(fā)器(FF)，60個 36 Kb塊RAM，220個可編程DSP切片[12]，開發(fā)板工作電壓為5 V.

2.1 算法硬件結(jié)構(gòu)

通過Verilog HDL硬件描述語言設(shè)計改進型Perona-Malik模型，輸入圖像I(x,y,t)通過N次迭代處理后輸出圖像I(x,y,t+N)，每次迭代處理都由4部分組成，并且使用流水線處理來達到提高運算速率的目的[13].硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示.

首先將輸入圖像經(jīng)過行緩存，當(dāng)緩存的行數(shù)達到2行，即可與當(dāng)前輸入行的數(shù)據(jù)滿足3行數(shù)據(jù)同時傳輸.當(dāng)3行數(shù)據(jù)滿足3×3的窗口處理模板后，通過窗口模板計算4個方向的梯度.然后將梯度值絕對值|I|傳入?yún)?shù)表中進行查表操作得出每個方向的擴散系數(shù)，最后將輸出圖像和每個方向的值進行累加，得到一次迭代處理的結(jié)果.

在行緩存過程中，由于輸入圖像四周的像素不進行處理，為保證后續(xù)處理過程的統(tǒng)一性，如圖4所示，通過計數(shù)器來判斷像素位置，并添加1位標(biāo)志位進入行緩存中，后續(xù)處理中只需判斷標(biāo)志位來決定是否需要對像素進行處理.

圖3 Perona-Malik模型算法硬件結(jié)構(gòu)圖

圖4 行緩存與流水線操作

流水線中參數(shù)表的建立是為了減少迭代過程中的復(fù)雜計算.首先將式(7)中的擴散函數(shù)g(I)-h(I)取定ω和K值，計算出擴散系數(shù)c.輸入圖像為8 b灰度圖像，梯度絕對值|I|在[0,255]范圍內(nèi).在迭代過程中，各個方向的計算結(jié)果是Si=|I|i×ci.所以參數(shù)表以梯度絕對值|I| 為索引，采用深度為256的ROM來存儲各個方向的計算結(jié)果Si.

計算參數(shù)表時用定點小數(shù)表示浮點小數(shù).用 8 bit 數(shù)據(jù)來表示小數(shù)部分，對于灰度值區(qū)間為[0,255]的8 bit灰度圖來說，誤差只要小于0.5，在灰度值取整過程中就不會出現(xiàn)圖像信息缺失的問題.參數(shù)表實際值域為[-9.56,0.1]，參數(shù)表使用8位定點小數(shù)表示后的最小分辨率為0.038，滿足計算精度要求.所以，結(jié)合上文負數(shù)的補碼表示，對參數(shù)表中數(shù)據(jù)保存格式如圖5所示，有1 bit 符號位+8 bit整數(shù)位+8 bit小數(shù)位，等效于將數(shù)值擴大256倍，為保證小數(shù)部分截去的尾數(shù)誤差更小，對結(jié)果加0.5后進行取整，則參數(shù)表存儲的值域為[-2 448,26]，均采用補碼來表示.

圖5 參數(shù)表數(shù)據(jù)保存格式

除行緩存外，該算法結(jié)構(gòu)對每一幀圖像一次迭代計算只需要經(jīng)過3次加法計算和1次查表操作，避免了乘法以及平方等更加復(fù)雜的計算，計算過程經(jīng)過4個時鐘周期即可完成.

2.2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)采用Zynq平臺實現(xiàn)，由Zynq芯片，OV5640攝像頭、DDR3內(nèi)存緩存、VGA/HDMI顯示器構(gòu)成.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架如圖6所示，分為硬件設(shè)計(PL)和軟件設(shè)計(PS)兩部分，其中硬件部分包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)緩存模塊和圖像顯示模塊.軟件部分包括OV5640攝像頭驅(qū)動、數(shù)據(jù)緩存和DMA驅(qū)動控制，軟硬件之間通過AXI接口進行通信.

圖6 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

PS端最高工作頻率設(shè)置為667 MHz，PL端從數(shù)據(jù)采集模塊到DMA的工作頻率為100 MHz，OV5640和圖像顯示模塊工作頻率為25 MHz.PS端初始化攝像頭采集數(shù)據(jù)為YUV422格式，采集30 fps大小為640×480的圖像，數(shù)據(jù)采集模塊輸出Y分量，即灰度圖像.經(jīng)過Video in AXI-Stream IP核后將有效數(shù)據(jù)傳入數(shù)據(jù)處理模塊[14,15].

數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后，通過PS端控制DMA傳入DDR3內(nèi)存中進行緩存，類似雙緩沖機制，緩存3幀圖像來保證系統(tǒng)能夠同時接收和處理數(shù)據(jù).輸出顯示時，VTC視頻時間控制IP核給輸出模塊60 fps的VGA時序，所以在DMA與圖像顯示模塊之間加入了FIFO作為數(shù)據(jù)緩沖，防止數(shù)據(jù)丟失.

3 結(jié)果及分析

3.1 軟件實現(xiàn)及仿真結(jié)果對比

將該算法的軟件實現(xiàn)與仿真的硬件加速結(jié)果做對比，選取ω=0.15和K=1.軟件實現(xiàn)在2.5 GHz 的Intel Corei5-4200M CPU上通過VS 2013開發(fā)平臺和OPENCV開發(fā)庫完成.仿真處理在Vivado 2016.4，Modelsim和Matlab聯(lián)合仿真下進行處理，為了與實際工程相符，設(shè)置工作頻率為100 MHz.

選取兩張256×256，一張400×292的灰度圖進行對照實驗，每張圖像都經(jīng)過8次迭代處理，結(jié)果如圖7所示，其中第1列為選取的原圖，第2列是使用C++語言通過VS 2013開發(fā)平臺和OPENCV開發(fā)庫的處理結(jié)果，第3列是使用Verilog HDL經(jīng)過Vivado 2016.4綜合后，再通過其附帶的Modelsim仿真，產(chǎn)生數(shù)據(jù)文件后通過Matlab顯示的處理結(jié)果.

通過觀察圖像、定量計算圖像信息熵和對比度來評價參數(shù)選取后的處理結(jié)果.圖像信息熵計算公式為

(9)

式中：i表示灰度圖像灰度值，pi表示i在灰度分布中所占比例.圖像信息熵越大表明圖像中的細節(jié)程度越好[16].對比度計算公式為

C=∑δ(x,y)2·Pδ(x,y),

(10)

式中：δ(x,y)是相鄰像素間的灰度差；Pδ(x,y)是灰度差為δ的像素分布概率.

圖7 中處理結(jié)果的各項參數(shù)如表1所示.通過觀察圖7 和表1 中的結(jié)果可以看出，軟件的處理結(jié)果與綜合后的仿真結(jié)果在圖像質(zhì)量上相差無幾.通過信息熵和對比度來看，其結(jié)果相差不大，參數(shù)提升范圍也在同一數(shù)量級，說明通過Verilog HDL所實現(xiàn)的算法與C++所實現(xiàn)算法處理效果相同.但通過處理時間對比可知，經(jīng)過硬件算法在FPGA上實現(xiàn)的處理速度將會是在計算機CPU上實現(xiàn)的300倍左右，加速效果明顯.

圖7 VS2013處理結(jié)果和Modelsim仿真處理結(jié)果

表1 處理結(jié)果的各項參數(shù)

3.2 硬件實現(xiàn)結(jié)果

將該算法在ZYNQ開發(fā)板上進行實現(xiàn)，將輸出圖像改為720 p圖像，相應(yīng)的輸出時鐘頻率改為75 MHz，目的是將大小為640×480的原圖與處理結(jié)果圖拼接后進行對比，最終結(jié)果如圖8所示.

圖8 中左側(cè)為處理后的顯示圖像，右側(cè)為原圖.圖8(a)為遮擋物體采光后采集的低對比度圖像，比較明顯的是原圖中因光照問題所模糊的投擲垃圾圖案和花型圖案，在處理圖中可以清晰看到其輪廓細節(jié).圖8(b)為正常采集的圖像，對比度相對較高，圖像細節(jié)保留完好，根據(jù)處理后的結(jié)果來看，并沒有出現(xiàn)過度銳化的現(xiàn)象，并且圖像對比度也有一定提升，結(jié)果表明算法在該場景下適應(yīng)性較好，所消耗各項資源如表2所示.

圖8 實際場景處理結(jié)果圖

4 結(jié) 論

本文在ZYNQ-7000平臺上對一種改進型Perona-Malik模型算法進行算法加速.通過對照實驗分析結(jié)果，該算法在PL端處理一幀256×256圖像約為0.67 ms，滿足算法處理實時性要求，使用Verilog HDL實現(xiàn)后處理效果與C++實現(xiàn)效果相似，并且在實際工程中處理效果較好，沒有出現(xiàn)過度銳化和噪聲等現(xiàn)象.

下一步的改進之處有：

1) 利用片內(nèi)RAM，F(xiàn)IFO等其他內(nèi)部資源解決觸發(fā)器消耗較多的問題；

2) 先將數(shù)據(jù)存儲，再通過DMA讀出后進行處理[17]，用于解決處理結(jié)果邊緣有毛刺的問題.