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时间:2019-02-28
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1、ASKFAE-X采用VivadoHLS为视频处理实现中值滤波器和排序网络作者:DanieleBagniDSP专家赛灵思公司daniele.bagni@xilinx.com18赛灵思中国通讯2014第一季度ASKFAE-XVivado的高层次综合汽车到安全系统再到手持设备,如今采用嵌从入式视频功能的应用越来越多。每一代新产功能将帮助您为嵌入品都需要更多的功能和更好的图像质量。但是,对于一些设计团队来说,实现高质量的图像并非式视频应用设计更好易事。作为赛灵思的一名DSP设计现场应用工程师,的排序网络。我经常被问到有关IP和高效视频滤波实现方法这
2、方®面的问题。我发现利用最新Vivado设计套件的高层次综合(HLS)功能,很容易在任何赛灵思7系列AllProgrammable器件中实现基于排序网络的高效中值滤波方法。在详细探讨该方法之前,我们先来回顾一下设计人员在图像完整性方面所面临的一些挑战以及解决这些问题常用的滤波技术。数字图像噪声大多出现在系统获取或传输图像的过程中。例如,扫描仪或数码相机的传感器和电路可以产生几种类型的不规则噪声。通信通道中的随机比特错误或模数转换器错误会导致特别麻烦的“脉冲噪声”。这种噪声经常被称为胡椒盐(salt-and-pepper)噪声,因为它以随机白
3、点或黑点的形式出现在显示器的图像表面,严重降低了图像质量(图1)。为降低图像噪声,视频工程师通常会在设计中应用空间滤波器。这些滤波器利用噪声点周围像素的优质特性或数值对图像中渲染较差的像素进行替换或加强。空间滤波器主要分为线性和非线性两种。最常用的线性滤波器被称为均值滤波器。它用邻近像素的均值替换每个像素值。这样,渲染较差的像素就可根据图像中其它像素点的平均值得到改善。均值滤波器能以低通方式快速去除图像噪声。但是,该方式通常伴有副作用——使整体图像的边缘变得模糊。大多数情况下,非线性滤波法比线性均值滤波法更好。非线性滤波特别善于消除脉冲噪声
4、。最常用的非线性滤波器是次序统计滤波器。而最受欢迎的非线性次序统计滤波器是中值滤波器。中值滤波器广泛用于视频与图像处理,因为此种滤波器具有出色的降噪能力,而且模糊程度比相同尺寸的线性平滑滤波器低得多。与均值滤波器类似,中值滤波器也要依次分析图像中的每个像素,并观察其邻近的像素以判定该像素是否能代表其周围像素。但是,中值滤波器并非简单地将像素值用周围像素的平2014第一季度赛灵思中国通讯19ASKFAE-X图1–受脉冲噪声影响的输入图像。仅有2%的像素受到破坏,但足以严重降低图像质量。图2–经3x3中值滤波器过滤后的同一图像;脉冲噪声已被完全
5、消除。20赛灵思中国通讯2014第一季度ASKFAE-X图3–五个输入样本的排序网络方框图。较大的方块是比较器(有一个时钟周期的延迟),小方块是延迟元均值进行替换,而是用周围像素值的中值来替换。由于中值必须是邻近某个像素的实际值,因此中值滤波器在跨越边缘时不会创建新的虚拟像素值(避免了均值滤波器的边界模糊影响)。因此,中值滤波器在保留锐边方面比其它任何滤波器做得都要好。这种滤波器在计算中值时,首先将周围窗口中的所有像素值按数值大小顺序进行排序,然后用中间像素值替换待过滤的像素(如果待计算区域包含偶数个像素,那么使用中间两个像素的平均值)。例
6、如,假设一个3x3像素窗口以值为229的像素为中心,该窗口值如下398322552292041646157我们可以对像素进行排序,获得顺序列表为539576183164204225229。中值就是位于中间的像素值,即83。在输出图像中用该值替代初始值229。图2表明在图1噪声输入图像中应用3x3中值滤波器后的效果。待过图4–在C语言中通过排序网络实现中值滤波器2014第一季度赛灵思中国通讯21ASKFAE-X滤像素周围的窗口越大,滤波效果越诉人们,可以根据排序网络概念在C什么是排序网络?显著。语言中运用一种简单而有效的方法来排序是指将阵列中
7、的元素按照中值滤波器具备出色的降噪能设计中值滤波器。我们可使用Vivado升序或降序的方式重新进行排列的过力,因此也被广泛应用于扫描速率视HLS[3]来获得Zynq®-7000AllPro-程。排序是很多嵌入式计算系统中最频转换系统的内插级,例如为实现隔grammableSoC的FPGA架构的实时性重要的操作之一。行视频信号而将场速率从50Hz转换为能[4]。由于排序在众多应用中起到关键100Hz的运动补偿内插程序,或者隔行下面的内容里,我们假设图像格作用,因此很多科学文献中的大量文至逐行转换中的边缘定向内插程序。如式是每像素8位,每行1,
8、920像素,每章都对众所周知的排序方法的复杂性欲了解有关中值滤波器更详尽的介绍,帧1,080行,帧速率为60Hz,因此最和速度进行了分析,例如冒泡排序、有兴趣的读者可以参考[1]
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