FPGA實現(xiàn)ISP常見2D去噪的方法

一. 2D 去噪介紹

ISP中通常包括對圖像的去噪，英文名稱為Image Denoising。是指的對數(shù)字圖像中的噪聲進行消除或減少的過程。2D去噪指的是對單幀圖像進行幀內(nèi)降噪處理，而3D去噪則需要關(guān)聯(lián)前后幀。本文僅介紹幾種常見的基于濾波器的方法的2D去噪：均值濾波、高斯濾波、中值濾波。

二. 均值濾波

均值濾波是一種典型的線性濾波算法。原理很簡單，以當前處理像素為中心，取n x n大小的圖像矩陣，求出該矩陣內(nèi)的像素的均值替代該像素，如此遍歷整個圖像，即可完成整幅圖像的均值濾波。

以5x5的濾波矩陣為例，算法示意圖如圖2-1所示。

圖2-1 均值濾波原理示意圖

均值濾波的FPGA實現(xiàn)框圖如圖2-2所示，以行方式輸入的圖像信號通過line_cache處理后,以5行的形式輸出，輸送至avg_filter_process進行5x5的濾波處理。以圖像大小1080P,像素深度為12bit灰度為例，用于緩存的RAM大小為1920x48（深度1920，寬度12x4）。

圖2-2 均值濾波FPGA實現(xiàn)框圖

line_cache每進來一行,會將緩存在RAM_1920x48中的前4行的像素逐個取出,加上新輸入的一行圖像,組成一個個5x5的矩陣,并組成新的4行數(shù)據(jù)(48bit)寫入RAM_1920x48中,準備給下一行使用。此過程中需要對圖像上下左右的邊界進行邊界處理，即輸入圖像大小為1924x1084。然后對5x5的矩陣的矩陣相加再除25。除操作通常轉(zhuǎn)換為近似的乘操作，如該代碼中會乘以2641（1/25*2^16），再將結(jié)果右移16位。

仿真結(jié)果見圖2-3、圖2-4。

圖2-3 均值濾波仿真圖1

圖2-4 均值濾波仿真圖2

效果對比圖如圖2-5，左邊為原圖，右邊為均值濾波后的結(jié)果。

圖2-5 均值濾波效果對比圖

基于5x5的均值濾波會引入兩行的延時?；赬ilinx 7A50T的資源占用如圖2-6所示。

圖2-6 資源占用情況

三. 高斯濾波

高斯濾波就是對整個圖像進行加權(quán)平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內(nèi)的其他像素值經(jīng)過加權(quán)平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均灰度值去替代模板中心像素點的值。

高斯濾波的公式為：f(x)=aexp [-(x-m)^2/2σ^2]

其中,a是常數(shù),m是均值,σ是標準差。

本文介紹基于Xilinx FPGA實現(xiàn)的5x5的濾波，處理的圖像是bayer圖像，并且對bayer圖像中的R、Gr、B、Gb四個通道分開進行處理。以bayer圖像中的一個像素進行高斯濾波為例，處理過程：首先以目標像素為中心取出一個9x9的像素陣列，再在該9x9像素陣列的基礎(chǔ)上取出一個5x5的像素陣列，然后將像素陣列中的像素值與對應(yīng)的濾波系數(shù)相乘，再將所有值相加，最后將所得的值除以濾波系數(shù)之和，相除所得的值就是高斯濾波的結(jié)果。