鄧亞斌，陳 立，方志宏，高志勇

(上海交通大學(xué) 圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所，上海200240)

目前在消費(fèi)電子領(lǐng)域，隨著視頻技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)于視頻圖像的清晰度要求越來(lái)越高，從以前的標(biāo)清到現(xiàn)在的高清、超高清。為用戶提供越來(lái)越好的觀看體驗(yàn)時(shí)，對(duì)于視頻的傳輸和處理技術(shù)提出了更高的要求。近些年來(lái)流行的4K 超高清電視給予人們非常震撼的體驗(yàn)，然而包括互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)媒體中仍然存在著大量的高清視頻，高清視頻就要轉(zhuǎn)化成超高清4K 視頻進(jìn)行播放。所以，為解決這一問(wèn)題，可以在接收端對(duì)視頻進(jìn)行超分辨率處理。

目前的圖像超分辨率算法有很多種，比較經(jīng)典的有基于插值的領(lǐng)域插值，bilinear 插值和bicubic 插值［1］?，F(xiàn)在主流的圖像超分辨率算法主要是基于機(jī)器學(xué)習(xí)類的算法，即基于圖像間的相似性來(lái)進(jìn)行放大。但是基于外部數(shù)據(jù)庫(kù)的機(jī)器學(xué)習(xí)類的算法對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的依賴性較強(qiáng)，算法的魯棒性不足。例如，在進(jìn)行文字的超分辨的過(guò)程中，放置大量的文字的數(shù)據(jù)庫(kù)得到的效果比用大量的人臉的數(shù)據(jù)庫(kù)要好得多。目前流行的算法的數(shù)據(jù)來(lái)自于圖像本身，利用圖像的自相似性訓(xùn)練的可靠性強(qiáng)并且效果明顯。

自相似性算法［2］可以產(chǎn)生邊緣清晰的圖像，有比較出色的效果。該算法的中心思想是:采用傳統(tǒng)雙線性插值(bilinear)方法，對(duì)原始圖像進(jìn)行小倍數(shù)放大得到初步放大圖像，對(duì)原始圖像進(jìn)行下采樣和上采樣后得到原始圖像的低頻圖像和高頻圖像;然后根據(jù)圖像的自相似性通過(guò)塊匹配添加相應(yīng)的高頻信息到初步放大圖像中，改善視覺(jué)效果，完成一次超分辨率。

1 基于自相似性的超分辨率算法

圖像自相似性的假設(shè)認(rèn)為單幀圖像的不同位置，同內(nèi)容的不同分辨率的圖像之間存在著相似性。超分辨率放大的倍數(shù)不同會(huì)導(dǎo)致圖像相似性存在著差異，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)表明，圖像相似性的誤差和圖像超分辨率放大倍數(shù)之間并不是簡(jiǎn)單的線性的關(guān)系，在進(jìn)行1.25 倍超分辨率放大的時(shí)候，圖像相似性的誤差接近于0，表明超分辨率前后存在著很強(qiáng)的自相似性。隨著超分辨率放大倍數(shù)的增加，圖像自相似性也會(huì)相應(yīng)的減弱，放大過(guò)程丟失了更多的圖像信息。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)于較大倍數(shù)的超分辨率過(guò)程，多次逐步地進(jìn)行超分辨率相比于一次一步的放大會(huì)取得更好的效果。筆者基于自相似的超分辨率算法采用小倍數(shù)、多次超分辨、每次超分辨率的結(jié)果作為輸入，進(jìn)行下一次超分辨率，最終得到需要的超分辨率放大圖像。下面以將圖像進(jìn)行2 倍超分辨率為例說(shuō)明算法具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程(見(jiàn)圖1)。

圖1 基于自相似超分辨率算法流程圖

算法流程［3］為:

1)用雙線性插值對(duì)原始的圖像I0超分辨率得到1.25 倍的放大的圖像IB，IB=upsample(I0，1.25)，其中upsample 表示采用bilinear 放大;I0表示原始圖像，IB表示經(jīng)過(guò)1.25 倍超分辨率后的圖像。

2)對(duì)原始圖像采用雙線性插值得到0.8 倍的圖像，然后進(jìn)行雙線性插值放大1.25 倍得到與原始圖像IB相同圖幅的低頻圖像Ilow，然后由原始圖像I0與低頻圖像Ilow得到高頻圖像Ihigh=I0－Ilow;其中Ilow表示原始圖像的低頻層，I0為原始圖像，Ihigh表示原始圖像的高頻層。

3)根據(jù)局部自相似的假設(shè)，Ilow和IB都含有低頻信息，有很強(qiáng)的自相似性。在Ilow中尋找與IB匹配的塊，匹配準(zhǔn)則為SAD(絕對(duì)誤差和)最小，找到后確定該匹配塊在Ilow中的位置，并將Ihigh中相應(yīng)位置的高頻分量加到IB中。

4)對(duì)IB中所有的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的塊進(jìn)行操作后得到第一次超分辨率的圖像Ifinal1。

5)將Ifinal1作為輸入I0，重復(fù)步驟1)～4)，可以得到再次放大的圖像Ifinal2。如此循環(huán)迭代，直到達(dá)到相應(yīng)的超分辨率倍數(shù)，最終得到經(jīng)超分辨率后的圖像。

2 硬件設(shè)計(jì)方案

2.1 總體框架

基于自相似性的超分辨率算法實(shí)現(xiàn)的總體硬件框架如圖2 所示。

本設(shè)計(jì)基于模塊化處理，每個(gè)模塊的大小為16×16 像素，處理開(kāi)始時(shí)根據(jù)外部的系統(tǒng)總線配置圖像大小和超分辨率倍數(shù)的參數(shù)，同時(shí)接收視頻數(shù)據(jù)并通過(guò)AXI(Advanced eXtensible Interface)總線存儲(chǔ)到外存DDR3 中，啟動(dòng)超分辨率引擎內(nèi)核，從外部讀取一個(gè)圖像塊(16×16)的像素信息，根據(jù)自相似性超分辨率算法原理得到放大圖像的數(shù)據(jù)信息并將其像素信息存儲(chǔ)到外部存儲(chǔ)器中。最后將數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出顯示。

圖2 算法實(shí)現(xiàn)硬件總體框架

硬件框架各模塊的設(shè)計(jì)功能如下:

1)輸入數(shù)據(jù)緩存模塊。作為視頻流入的主要通道，主要功能是將輸入的數(shù)據(jù)信息處理成為AXI 總線可接受的格式，將視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到外存DDR3 中，帶寬要求較高。

2)地址管理模塊。地址管理模塊主要功能是管理輸入的視頻數(shù)據(jù)在DDR3 中的存儲(chǔ)地址、超分辨率引擎內(nèi)核模塊讀取原始視頻數(shù)據(jù)的基址和向外部DDR3 中寫入超分辨率后視頻數(shù)據(jù)的基址。

3)系統(tǒng)寄存器模塊。作為超分辨率引擎內(nèi)核和外部通訊的媒介，主要用于對(duì)超分辨率引擎內(nèi)核進(jìn)行配置及運(yùn)行控制。可將超分辨率引擎內(nèi)核配置成1.5 倍或者2.0 倍兩種超分辨率比例，可應(yīng)用于將720p 超分辨率成1 080p(1.5 倍)，1 080p超分辨率成4K(2.0 倍)或者720p 超分辨率成4K(1.5倍+2.0 倍)等。

4)超分辨率引擎內(nèi)核。作為本設(shè)計(jì)的主要運(yùn)行單元，由寄存器控制啟動(dòng)，通過(guò)AXI 總線從外部存儲(chǔ)器讀取圖像塊數(shù)據(jù)，根據(jù)自相似算法對(duì)圖像塊進(jìn)行遞歸超分辨率，控制數(shù)據(jù)流向，并控制超分辨率結(jié)果寫回到DDR3 中。

5)輸出數(shù)據(jù)緩存模塊。主要負(fù)責(zé)將超分辨率后的數(shù)據(jù)從DDR3 中讀取并組織成輸出接口的時(shí)序輸出到顯示器中顯示超分辨率后的視頻。

2.2 超分辨率引擎內(nèi)核

超分辨率引擎內(nèi)核是一個(gè)遞歸超分辨率內(nèi)核，每次超分辨率都調(diào)用同一個(gè)超分辨率內(nèi)核scale core，通過(guò)多次調(diào)用實(shí)現(xiàn)超分辨率的目的。對(duì)于不同的超分辨率比例，遞歸次數(shù)和每一次遞歸的超分辨率比例都不一樣，例如，對(duì)于2 倍超分辨率，3 次遞歸把16×16 圖像放大到32×32。對(duì)于1.5 倍放大，需要兩次遞歸把16×16 圖像放大到24×24。但是輸入尺寸和輸出尺寸都一致，為32×32 的像素塊，輸出模塊需要通過(guò)系統(tǒng)配置判斷輸出圖像中哪部分是有效的，無(wú)效部分不輸出到內(nèi)存。

超分辨率引擎內(nèi)核在接收到寄存器模塊的start 信號(hào)后，外存請(qǐng)求管理模塊計(jì)算外存數(shù)據(jù)的地址，并且向外存發(fā)送數(shù)據(jù)請(qǐng)求，超分辨率引擎內(nèi)核接收到數(shù)據(jù)后開(kāi)始處理第一個(gè)色彩分量，從源地址處一行一行的讀取像素，當(dāng)一個(gè)模塊的像素都讀取完后啟動(dòng)scale core 開(kāi)始第一輪超分辨率運(yùn)算。由于運(yùn)算對(duì)外緣數(shù)據(jù)的需求，實(shí)際輸入圖像是以實(shí)際須放大的16×16 圖像為核心，4 方向外延8 像素得到的32×32 圖像區(qū)塊。所以需要用塊數(shù)據(jù)緩存模塊對(duì)于輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存和重新的組織。

每次遞歸需要把運(yùn)算結(jié)果緩存到內(nèi)核數(shù)據(jù)緩存模塊，此模塊將作為下一次遞歸運(yùn)算的數(shù)據(jù)源。所以遞歸的第一次運(yùn)算，數(shù)據(jù)源來(lái)自于外部?jī)?nèi)存，之后的遞歸運(yùn)算，數(shù)據(jù)源都來(lái)自于內(nèi)核數(shù)據(jù)緩存模塊，而遞歸運(yùn)算的結(jié)果，除了最后一次運(yùn)算輸出到外部?jī)?nèi)存外，其他都直接輸出到內(nèi)核數(shù)據(jù)緩存模塊。

當(dāng)3 個(gè)色彩分量全部依次處理完畢后，超分辨率引擎內(nèi)核返回待命狀態(tài)，超分辨率引擎內(nèi)核結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 超分辨率引擎內(nèi)核結(jié)構(gòu)圖

2.2.1 Scale core

Scale core 是圖像超分辨率設(shè)計(jì)的核心模塊，該模塊接收32×32 的10 bit 圖像塊(16×16 的圖像塊經(jīng)過(guò)4 方向外延得到)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)基于自相似性超分辨率得到32×32 的圖像塊數(shù)據(jù)并且存入RAM 中。如圖4 為Scale core 的結(jié)構(gòu)圖。

圖4 Scale core 結(jié)構(gòu)圖

圖像塊經(jīng)過(guò)下采樣上采樣得到低頻圖像塊L1 存放在RAM 中，I1 經(jīng)bilinear 放大得到的圖像塊L2 也放入RAM 中，逐點(diǎn)掃描L2 中像素?cái)?shù)據(jù)，設(shè)當(dāng)前點(diǎn)為IL2(i，j)，確定3×3 的待匹配塊match，計(jì)算在RAM 中的地址從RAM 中讀取出數(shù)據(jù)。

與此同時(shí)地址映射模塊根據(jù)圖像的映射關(guān)系計(jì)算出L1中對(duì)應(yīng)圖像塊的中心點(diǎn)坐標(biāo)IL2(e，f)，在L1 對(duì)應(yīng)坐標(biāo)中心點(diǎn)周圍4×4 的搜索窗內(nèi)對(duì)每一點(diǎn)進(jìn)行3×3 的塊的SAD 計(jì)算尋找匹配塊，取其中的SAD 值最小的(e，f)作為匹配塊的中心位置。然后計(jì)算H1RAM 中的匹配塊的地址取出H1 中對(duì)應(yīng)的高頻分量數(shù)據(jù)。重復(fù)以上過(guò)程得到超分辨率圖像的高頻圖像數(shù)據(jù)。將放大圖像L2 的數(shù)據(jù)與超分辨率圖像高頻數(shù)據(jù)H2 相加得到超分辨率圖像塊I2 的數(shù)據(jù)并且存入RAM 中，完成一次超分辨率。

2.3 帶寬分析

整個(gè)設(shè)計(jì)將圖像分為16×16 的塊，對(duì)于不同的視頻圖像帶寬也會(huì)不一樣，下面分析將1 080p 放大到4K 圖像的帶寬。對(duì)于每一個(gè)16×16 的塊，每個(gè)塊每一輪運(yùn)算約耗費(fèi)100個(gè)clk。

1 080p 放大到4k×2k@60 Hz，YUV422，block 總數(shù)為

總時(shí)鐘頻率為

內(nèi)存讀取帶寬(10 bit 視頻)為

內(nèi)存寫入帶寬(10 bit 視頻)為

3 FPGA 實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證

采用Kintex7－325T 芯片，使用Verilog［4］語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，使用ISE 對(duì)于整個(gè)驗(yàn)證系統(tǒng)綜合得到資源使用情況如表2 所示，完成了設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證。驗(yàn)證系統(tǒng)經(jīng)HDMI 接口實(shí)時(shí)輸入1 080p@25 Hz，YUV422 的視頻，經(jīng)過(guò)視頻超分辨率引擎后通過(guò)HDMI 接口實(shí)時(shí)輸出4K@25 Hz，YUV422 的視頻到顯示器端進(jìn)行顯示。

內(nèi)核的時(shí)鐘頻率為111.375 MHz，DDR3 的時(shí)鐘頻率為200 MHz。對(duì)于每一個(gè)16×16 的塊，每一輪的超分辨率運(yùn)算約耗費(fèi)100 個(gè)clk。對(duì)于1 080p@25 Hz，YUV422 的視頻，block 總數(shù)為

表2 系統(tǒng)FPGA 資源使用情況

為達(dá)到實(shí)時(shí)處理的要求，理論上需要的時(shí)鐘頻率ftheory為

這表明現(xiàn)在的設(shè)計(jì)能夠滿足實(shí)習(xí)處理的要求。

對(duì)于內(nèi)存讀取帶寬(10 bit 視頻)為

內(nèi)存寫入帶寬(10 bit 視頻)為

對(duì)于本設(shè)計(jì)的DDR3，在頻率為200 MHz 情況下的理論帶寬Bandwidth 為

系統(tǒng)驗(yàn)證平臺(tái)及結(jié)果見(jiàn)圖6。

圖5 FPGA 驗(yàn)證系統(tǒng)(照片)

4 小結(jié)

本文給出了基于自相似性原理的超分辨率算法的FPGA實(shí)現(xiàn)，對(duì)于視頻圖像進(jìn)行分塊的處理，給出了硬件設(shè)計(jì)的整體框架，并詳細(xì)地?cái)⑹隽烁髂K的功能和設(shè)計(jì)，最后在Xilinx 的K7 FPGA 進(jìn)行了硬件驗(yàn)證。在現(xiàn)有的設(shè)計(jì)下實(shí)現(xiàn)了1 080p@25 Hz，YUV422 視頻到4K@25 Hz，YUV422 視頻的實(shí)時(shí)超分辨率。

該算法在FPGA 上實(shí)現(xiàn)了從高清到超高清的實(shí)時(shí)超分辨率處理，并且取得了很好的主觀效果，并且該設(shè)計(jì)有很大的靈活性，根據(jù)不同的視頻圖像超分辨率需求進(jìn)行配置;缺點(diǎn)是對(duì)于低質(zhì)量的視頻圖像的超分辨率可能會(huì)強(qiáng)化圖像的噪點(diǎn)，可以考慮在處理完之后再進(jìn)行去噪處理。

［1］KEYS R G. Cubic convolution interpolation for digital image processing［J］.IEEE Trans. Acoustics Speech＆Signal Processing，1981，29(6):1153－1160.

［2］FREEDMAN G，F(xiàn)ATTAL R.Image and video upscaling from local self－examples［J］.ACM Trans.Graphics，2011，30(2):474－484.

［3］JIANG H，CONG Z，GAO Z，et al.Image super－resolution with facet improvement and detail enhancement based on local self examples［C］//Proc.2013 International Conference on Wireless Communications＆ Signal Processing (WCSP).［S. l.］:IEEE Press，2013:1－6.

［4］PALNITKAR S. Verilog HDL 數(shù)字設(shè)計(jì)與綜合［M］.2 版.夏聞?dòng)?，譯.北京:電子工業(yè)出版社，2009.