[FPGA作品]

玩转Zynq连载51——[ex70] RGB2YUV、图像增强、YUV2RGB IP仿真实例

2020-1-16 09:25:17 2891 Zynq

0 `` 1图像增强IP简介 Xilinx的Vivado中集成的图像增强（Image Enhancement）IP可以有效降低图像噪声并增强图像边缘。该IP使用了2D滤波方式，可以在达到更好的图像噪声抑制同时，保留并增强图像边缘。如图所示，对于一个比较经典的图像前端处理，图像增强常常也是一个必不可少的步骤。在我们这个实例中，我们需要设计一个右侧图示红圈内的图像流处理。即RGBtoYCbCr模块、图像增强模块、YCbCrtoRGB模块，这3个模块都有可用的IP核。图像增强IP的功能框图如下所示。该IP输入和输出的图像数据必须为YUV444或YUV422模式；待处理图像进入IP后，首先需要多行缓存，然后分别通过降噪（Noise Reduction）模块和边缘检测与增强（Edge MapMorphology和EdgeEnhance）模块。完成处理后的图像再拟合在一块，最后会通过可选的光环抑制（Anti-halo）和锯齿消除（Anti-alias）模块，完成最终图像输出。边缘增强和噪声抑制实际上是两个完全相反的图像处理方式，为了保证两个模块能够更好的实现增强图像的效果，在这个IP中，第一步做的是图像的形态检测（Edge MapMorphology），然后再根据这个结果，对图像中需要降噪的部分和边缘增强的部分分别处理。 1.1 图像形态检测图像形态学检测是整个图像增强的第一步，它用于指示后续需要对图像进行降噪或边缘增强操作。图像形态学检测主要包括下面两步： ①经过二维的FIR滤波器，从水平、垂直以及两个对角共4个维度提取边缘信息。 ②使用拉长、正交的结构单元和形态学处理，用于提供清晰的各个方向边缘信息。 1.2 降噪处理降噪处理是基于中心像素点以及特定的临近像素点的滤波实现的。算法实现类似高斯的定向低通滤波。噪声门限由IP核的设置决定。图像形态检测信息标定出的边缘不会做任何的降噪处理。 1.3 边缘增强 IP核设定的边缘增强参数决定了边缘增强的幅度。根据边缘检测形态信息，边缘增强模块对标记处的边缘做拉普拉斯滤波，实现边缘增强效果。 1.4 光环抑制与锯齿消除光环抑制（Anti-halo）和锯齿消除（Anti-alias）模块是可选的功能块。前面进行噪声抑制和边缘增强后的图像，可能存在图像边缘被放大或抑制的情况。光环抑制和锯齿消除，是通过判断每个新的像素值与原图像的像素值以及邻近8个像素值的比较，以判断其是否需要进行相应的处理并实现图像的优化。如图所示，原图（左侧）在图像增强后可能出现光环现象（中间），那么经过光环抑制后图像（右侧）就能够实现最优化。 2测试激励说明使用projectzstar_ex70matlab文件夹下的Matlab源码image_txt_generation.m产生作为FPGA 仿真输入的测试图像数据，存储在image_in_hex.txt中。FPGA仿真测试后，产生图像增强数据存储在FPGA_Enhenchment_Image.txt中，使用Matlab的draw_image_from_FPGA_result.m脚本则可以比对图像增强前后的效果。 3 IP添加与配置 Vivado的IP Catalog中，Video & Image Processing分类下，可以看到有很多可用的图像处理IP核。我们需要用到的RGB toYCbCr、Image Enhancement和YCbCrto RGB这3个IP核，都在该分类下可以找到。 3.1 RGB toYCbCr IP配置 Feature配置页面中，设置图像位宽8bit，分辨率为640480，YUV格式，输出图像取值范围0~255即可。 Custom配置页面中，可以看到RGB toYCbCr转换的基本公式参数。 3.2Image EnhancementIP配置* 配置页面很简单，设定好图像位宽8bit，图像分辨率640480，图像噪声抑制（ImageNoise Reduction）水平（取值0~255），图像边缘增强（Image EdgeEnhancement）水平（取值0~1.0），以及可选的光环抑制（HaloSuppression）和锯齿消除（Anti-AliasFiltering）。 3.3 YCbCrto RGBIP配置* Feature配置页面中，设置图像位宽8bit，分辨率为640480，YUV格式，输出图像取值范围0~255即可。 Custom配置页面中，可以看到YCbCr toRGB转换的基本公式参数。 4FPGA仿真* Vivado打开zstar_ex70工程，在Sources面板中，展开Simulation Sources à sim_1，将zstar_image_enhance_sim.v文件设置为top module。点击Flow Navigator面板的Simulation à RunSimulation打开仿真页面，matlab产生的原始图像数据image_in_hex.txt需要放置在zstar.sim文件夹下，仿真测试结果位于projectzstar_ex70zstar.simsim_1ehav文件夹下。在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 0.0，Halo Suppression= 0.125时，比对图像如下。在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 0.125，Halo Suppression =0.75时，比对图像如下。在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 1.0，Halo Suppression = 0.75时，比对图像如下。更多资料共享腾讯微云链接：https://share.weiyun.com/5s6bA0s 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1XTQtP5LZAedkCwQtllAEyw 提取码：ld9c `` 0
2020-1-16 09:25:17　　评论淘帖0 举报相关推荐 • 基于FPGA的RGB2YUV、图像增强、YUV2RGBIP仿真实例 3095 • 大公司解禁的yuv2rgb的转换 3286 • RGB2yuv420 4496 • 视频色彩转换YUV与RGB 11 • YUV和RGB是如何进行转换的 1942 • 一文搞懂图像RGB和YUV编码及相互转换 10563 • 一文搞懂图像RGB和YUV编码及相互转换 12863 • 玩转Zynq连载50——[ex69] FIR滤波器IP仿真实例 4331 • 详解YUV色彩模型与RGB色彩模型 9571 • 色彩模式RGB&YUV格式分析 2521 1 个讨论