基于FPGA的图像处理算法及应用
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[摘 要]科学技术的发展促进了微电子技术的进步，实时图像处理技术在多个领域中得以应用，如多媒体领域和图像编辑领域等，其中FPGA成为了图像处理技术的核心，在改善图片处理质量和提高图片处理速度角度作用重大。近年来，人们开始研究FPGA的图片处理效率，重视FPGA的发展。本文中，作者以FPGA作为切入点，介绍了FPGA的基础概念，总结了FPGA的总体设计方案，并针对性的提出了FPGA图像处理算法，为将来的图像处理研究奠定了基础。
[关键词]FPGA；图像处理算法；图像分辨率
中图分类号：TP477 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）12-0218-02
图像处理技术是信息学板块的一部分，其在上世纪末发展迅速，并在当前成为了图像处理过程中不可或缺的元素。该技术虽然发展时间不长，但却得到了较好的效果，满足了多数人的图像处理要求。通常条件下，图像处理工作是一项庞大的任务量，将会消耗大量的时间，如果仅仅使用人工处理，就会降低工作效率。所以，为了解决这一问题，我们将FPGA技术引入图像处理模式中，最大化提高图像处理的速度和准确率，保障图像处理的质量，弥补了图像技术在处理效率角度的不足。
FPGA即我们所谓的现场可编程门阵列，其是科技进步的成果，属于集成电路板块的一种，可发挥半定制电路的作用，并不是简单地运作于电路中。FPGA的优势是打破了“与或”阵列结构的限制，最大化解决了由于电路不足而带来的多项问题；其还改善了触发器的模式，使得I/0端在数量上的限制得以解决，在端节处可以根据实际情况适当的加大连接的数量，可以连接一个，也可以连接多个，革新了单一的模式。另外，与DSP系统不同，FPGA将图像处理模式变得更加灵活，其不再是简单的单一固定模式，而是可以根据实际情况适当重新组配，使其通用性更强，适合模块化设计，如果需要单一的性能时，其也可以进行针对性的单独设置。FPGA器件的特点是集成度高、逻辑能力强。系统开发过程中需要考虑诸多因素，但最重要的还是系统开发周期，对于开发周期短的系统来说，其可以加快信息的处理速度，进而提升图像处理的准确率，保障图像处理的质量。所以，当前图像处理的优选器件为FPGA。
1.FPGA概念
FPGA所代表的是一种现场可编程门阵列，其建立过程涉及到多种可编程器件，如PAL、GAL等等。
FPGA具备的优点也是显而易见的，其能够实现信息的反复编译、完成数据的多次擦除。另外，其开发过程无需大量的资金支持，一旦设计完成就可以实现极高的保密效果。FPGA技术完全解决了定制电路的问题，并打破了可编程器件门路数的约束，使其更具有灵活性，具有广阔的发展前景。不仅如此，FPGA还带来了图像处理角度的实用价值，改善了图像处理速度和质量，成为了推动图像领域发展的核心动力。
常见的FPGA结构有两种：第一种为PLD结构，第二种为Lok.Up-Table结构（缩写为LUT）。对于PLD结构来说，其属于EEPROM～NFlash工艺制作，在使用角度相对简单，只需要接通电源就可以运行，不需要芯片的辅助；对于LUT结构来说，其属于RAM，当前FPGA中往往具有4输入接口的LUT，所以，我们可以把单个LUT看作是一个信息庞大的RAM，其中包含了4位地址线的l6xl。如果用户借助原理图来解释逻辑电路，CPLD/FPGA软件就会根据逻辑电路计算出特定的后果，并将最终的结果以数据的形式存储于RAM中，换计划说，一旦输入信号，软件就会计算一次，相当于实现信号对地址的查询，当找到对应的内容以后就可以完成信息输出。
2.系统总体设计方案
FPGA系统实施图像处理时需要借助多个软件辅助，如数字CCD相机软件和A/D转换芯片软件等，而本系统的主要功能是实现数据的存储和控制，保障软件的顺利工作。
FPGA图像处理模块是本文中图像处理方案的核心，在此模块的帮助下实现了图像的多角度处理，如平滑度处理以及滤波处理等，即我们所谓的实现CCD相机拍照到图像的处理转换，流程为：第一，借助A/D技术将CCD相机照片信号转为数字信号；第二，借助FPGA图像处理模块实现去噪处理；第三，将最终的数字信号转换为图像。由于图像处理原理存在巨大的差异，所以对于不同的相机应选择不同的处理类型，尽可能提高处理质量，例如：CCD相机处处模式所对应的是PAL制式，而A/D转换芯片所对应的是可视频解码芯片，其可以将视频信号进行分解，并转换为数字信号，为后续的图像处理过程做好准备。
3.基于FPGA图像处理算法
3.1 FPGA基本算法
根据图像噪声的形式可将噪音分为三种：第一种为椒盐噪音，第二种为高斯噪音，第三种为泊松噪声。对于不同的噪音形式来说其使用的算法也不一样。当前来看，处理图像滤波的方法有三种，即我们所谓的均值、中值以及直方图均衡化，而中值滤波在椒盐噪音的处理过程中有奇效。
3.1.1均值滤波
均值滤波算法即我们所谓的线性滤波，其根据图像目前的像素状况，挑选合适的窗口，并凭借多个像素组成这个窗口，随后代替源像素点灰度值的方法。另外，由于数据的分布往往是平衡的，滤波窗口的形式可以是十字形或者方形，在实施滤波工作时，一般都采用方形窗口，必须注意的是，如果实际操作中出现滤波器尺寸较大的状况，就说明此时的除杂音效果显著，但其所带来的是圖像的锐化程度下降，图像的质量也会下降，变得模糊。所以，均值滤波算法在实施中效果显著，但不易推广。
3.1.2中值滤波
中值滤波方法是当前最常见的预处理方法之一，其可以有效提高图像的平滑度、清除图像中的噪音，相比之下，其比其他多种滤波器更能提高图像的质量，保障图像的清晰度。中值滤波可实现像素的灰度排序，进而对图像进行运算，计算出组内的中间值，将数据作为像素值输出，该方法的重点是平均值的数据，其决定着图像的输出。所以，对于中值滤波来说，其对像素值并不敏感，能在短时间内消除图像中的杂音，并保证图像的清晰度，尤其在椒盐噪声处理方面效果显著，可以进行推广。 3.1.3直方图均衡化
直方图均衡化往往用于灰度数字图像的增强，其可以实现灰度的重新分布，使得整个区域内的灰度均衡化，通过灰度的调节来提高图像的质量。该方法受到了专业人士的关注，并推广于实践中，对于改善图像的均衡化意义重大。
3.2中值滤波算法与FPGA结合
通过对多角度的基本算法研究，我们发现，中值滤波在图像处理角度具有显著的优势，因此，本文将中值滤波算法与FPGA相结合，最大化提升图像处理质量。中值滤波器在具体的实施中，可规定为按照3×3的9个像素值进行计算，并统计出平均值，经过30次的复杂数据比较，最终确定中间输出值。当然，30次的复杂数据比较往往会消耗大量的时间，对资源形成了巨大的浪费，我们需要最大化提高处理速度和处理效率，将滤波算法引入计算中，此时仅需要19次数据比较可以得出中值，该形式既实现了比对次数的减少，又提升了数据处理效率，还可以从本质上节约成本，详细见图：第一，从A1、A2、A3中确定組内的最大值、中值及最小值；第二，将确定的数据与B1、B2、B3和C中数据进行比较，确定模块中的中值，完成对图像的处理。
4.FPGA的应用
对于FPGA来说，其本身包含丰富的触发器，且已经打破了端节点个数的约束，I/O口的革新符合CAS功能的基本要求，在运算速度角度也是无可挑剔。另外，FPGA的开发周期比较短，其中包含的程序也可以进行修改，特别适用于那些当前并不完善还需要后期修改的电路系统。FPGA在电子产品的设计中较为常见，尤其是电子玩具设计，可编制的程序可以根据市场的需求或客户的喜好实现程序的修改，提升了程序的灵活性，将已经设计好的程序进行修改，实现程序的革新和改进，最终达到产品创新的目的，该功能的实现都需要借助FPGA的可重复编程能力。通过对FPGA的特性，发现其应用区域主要包含五个方面：第一为代替通用逻辑和复杂逻辑；第二为板极设计集成；第三为累加器和比较器的开发；第四为总线接口逻辑；第五为重复编程使用。以上内容均在生活中较为普遍，如手机的指纹识别功能、玩具的外形设计、网络的搜索系统等，可见FPGA的图像处理编程已经渗入到了人们生活的方方面面。必须重视的是，FPGA的开发和实践过程必须以器件的彻底了解为基础，如懂得器件的运算速度、掌握器件的接口需求等等，切不可囫囵吞枣，诱发危害社会的现象。
研究数据发现，FPGA技术实现了设计和实践的结合，并将实践看作是核心目标，根据科学技术推理出合理的程序编程，向观众展示最终的产品效果。该设计模式无需承担巨大的风险支配，整个设计过程在实验室中就可完成，其运转只需要借助EDA开发系统，运转周期短暂，实现了产品成本的节约，并提升了产品的竞争力，基本满足不同行业和不同时期下的电子产品更新需求。所以，FPCA应用设计在电子产品的开发阶段应用广泛，尤其适用于科研项目的研发、ASIC新型产品的验证、仿真技术的模拟以及现场设计的实现等等。所以，PFGA应用受到了广大电子技术设计专家的喜爱，也得到了设计工程师的认可。
5.结论
综上所述，FPGA是一种重要的可编程排列，其在图像处理过程中应用广泛，极大的提高了图像处理质量，促进了图像处理效率。所以，在具体的图像处理中，我们需确定图像的属性，挑选合理的处理方式，实施科学的处理办法，尽可能提高图像处理质量，让图像处理系统发挥最大的作用。
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