【技术实现步骤摘要】
实时图像处理中Hamilton自适应插值的FPGA实现方法
本专利技术属于实时图像处理
，涉及Bayer图像插值的FPGA实现方法。
技术介绍
单CCD或CMOS彩色图像传感器是在其表面覆盖彩色滤波阵列(ColorFilterArray)而成，这样采集的图像为Bayer图像，每一像素只有R、G、B中的一种分量，需要利用去马赛克算法进行Bayer图像插值计算，将每一像素恢复成完整的RGB三分量数据，最终获得一张高质量图像。现有的去马赛克算法大体分为两类：第一类是以经典的双线性插值为代表的线性插值，这种算法容易造成边缘信息的丢失和模糊，在硬件的角度可以提高吞吐率，但恢复的图像主观视觉较差，容易产生锯齿效应。第二类是以Hamilton和Kimmel代表的引入方向算子的边缘检测插值，引入边缘检测先恢复绿色分量，再恢复红蓝，重建图像质量得到较大提高，但在边缘紧密或纹理细致的区域存在彩色摩尔条纹，同时由于其相对复杂且恢复图像流程不符合硬件逻辑的实时处理，因此不易硬件实现。
技术实现思路
为了在硬件逻辑上实现Hamilton自适应插值算法，以对Bayer图像做高质量的彩色重建...
【技术保护点】
1.实时图像处理中Hamilton自适应插值的FPGA实现方法，其特征在于，包括以下步骤：1)利用6个行RAM对原始Bayer数据进行循环缓冲并发送；2)G分量恢复运算分配引擎：2.1)基于Hamilton自适应插值算法构建至少两个用于恢复G分量的运算模块；2.2)在步骤1)进行时，持续接收原始Bayer数据，当接收的数据每达到5×5模块数据时，判断5×5模块数据的中心点数据是否是G数据，如果不是G数据，则将当前5×5模块数据送入当前空闲的所述运算模块中；如果是G数据，则保留原始Bayer数据的G分量；3)G分量恢复运算：利用步骤2)构建的两个运算模块并行进行实时运算，利用...
【技术特征摘要】
1.实时图像处理中Hamilton自适应插值的FPGA实现方法，其特征在于，包括以下步骤：1)利用6个行RAM对原始Bayer数据进行循环缓冲并发送；2)G分量恢复运算分配引擎：2.1)基于Hamilton自适应插值算法构建至少两个用于恢复G分量的运算模块；2.2)在步骤1)进行时，持续接收原始Bayer数据，当接收的数据每达到5×5模块数据时，判断5×5模块数据的中心点数据是否是G数据，如果不是G数据，则将当前5×5模块数据送入当前空闲的所述运算模块中；如果是G数据，则保留原始Bayer数据的G分量；3)G分量恢复运算：利用步骤2)构建的两个运算模块并行进行实时运算，利用当前5×5模块数据恢复模块中心位置的G分量；4)将已恢复的G分量数据和原始Bayer数据中的G分量数据，循环缓冲存入4个GREEN_RAM中并发送；5)将步骤4)发送的G分量数据和步骤1)中原始Bayer数据中的R、B分量数据进行同步，即将步骤4)发送的G分量数据与原始Bayer数据流中对应像素位置的R/B同步后输出；6)R、B分量恢复运算分配引擎：6.1)基于Hamilton自适应插值算法构建第一恢复运算模块、第二恢复运算模块和第三恢复运算模块，所述第一恢复运算模块用于恢复R/B分量；第二恢复运算模块和第三恢复运算模块分别用于恢复R分量和B分量；6.2)接收经步骤5)同步后的数据，当接收的数据每达到3×3模块数据时，判断中心点分量，若中心点分量为RG时，将当前3×3模块数据送入所述第一恢复运算模块；若中心点分量为G时，将当前3×3模块数据同时送入所述第二恢复运算模块和第三恢复运算模块；若中心点分量为BG时，将当前3×3模块数据送入所述第一恢复运算模块；7)R、B分量恢复运算：利用第一、二、三恢复运算模块并行进行实时运算，恢复所有当前3×3模块数据中的中心数据，即恢复R和/或B分量；8)将恢复后数据送入RGB输出模块；9)在帧行有效信号的同步下，RGB输出模块逐行逐个像素同步输出已恢复R、G、B数据。2.根据权利要求1所述的实时图像处理中Hamilton自适应插值的FPGA实现方法，其特征在于，所述步骤1)具体为：1.1)依次接收第1-5行数据，分别放入行RAM1-行RAM5中；1.2)利用行RAM6接收第6行数据：当接收第1个像素时，依次将行RAM1-行RAM5中的地址为0的5个像素并行发送；当接收第2个像素时，依次将行RAM1-行RAM5中的地址为1的5个像素并行发送；以此类推；当接收第i个像素时，依次将行RAM1-行RAM5中的地址为i-...
【专利技术属性】
技术研发人员：张德瑞，刘庆，郭惠楠，杨磊，方尧，宋晓东，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：陕西,61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。