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        圖像中值濾波算法上的軟硬件優(yōu)化

        2020-07-09 23:01:59李龍華王肅國
        現(xiàn)代信息科技 2020年21期
        關鍵詞:實時性可行性

        李龍華 王肅國

        摘 ?要:針對傳統(tǒng)的中值濾波軟件處理速度慢,無法達到圖像處理高實時性要求的特點。文獻中提出了基于FPGA的快速中值濾波算法,充分結合硬件的高實時性和軟件的調度復雜性,同時采用流水線結構,使圖像中值濾波處理的實時性得到提高。文章對已有的算法進行改進,簡化了硬件結構,而又不失圖像處理的實時性。該算法通過仿真驗證,得出算法在圖像中值濾波處理中的可行性,能夠滿足實時性要求。

        關鍵詞:中值濾波;實時性;FPGA;硬件結構;仿真驗證;可行性

        中圖分類號:TP391.41 ? ? ?文獻標識碼:A 文章編號:2096-4706(2020)21-0097-04

        Software and Hardware Optimization of Image Median Filtering Algorithm

        LI Longhua,WANG Suguo

        (Shandong Vocational Institute of Fashion Technology,Taian ?271000,China)

        Abstract:Aiming at slow speed of software processing for the traditional median filtering,unable to meet the characteristics of the high real-time requirements of image processing. The literature proposed the FPGA-based fast median filtering algorithm,taking full advantage of high real-time hardware and software scheduling complexity,along with adopting a pipelined structure,so that improve the processing of real-time of image median filtering. The article improves existing algorithm,simplifies the hardware structure,and does not lose the real-time image processing. The algorithm is verified by simulation,and the feasibility of the algorithm in the image median filter processing is obtained,and it can meet the real-time requirements.

        Keywords:median filtering;real-time;FPGA;hardware structure;simulation verification;feasibility

        0 ?引 ?言

        物聯(lián)網(wǎng)是當今世界的一大研究熱點,摒棄了原來只研究軟件算法,或者只研究硬件結構的學科研究單一性的問題,真正地將軟硬件結合實現(xiàn)快速中值濾波算法,以交叉學科的形式落實到計算機教學中。隨著越來越多高職院校相繼開設物聯(lián)網(wǎng)技術(包含校企合作)等專業(yè),以山東服裝職業(yè)學院為例,開設物聯(lián)網(wǎng)技術(中興校企合作專業(yè)),使得高職學生對于物聯(lián)網(wǎng)有了一個全方位的了解學習機會。采用軟硬件結合的方式,在軟件算法實現(xiàn)過程中,引進硬件方案,從而加速軟件算法實現(xiàn)的過程,提高算法效率。學生在學習物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)知識之初,對物聯(lián)網(wǎng)技術有個簡單的認識,及對軟硬件結合解決軟件算法效率較低問題有個初步的了解,故本文以中值濾波算法在軟硬件結合技術方面做出研究,引起學生對物聯(lián)網(wǎng)的學習興趣。

        在高職物聯(lián)網(wǎng)應用技術專業(yè)的技術類課程教學中采用中值濾波算法處理圖像為切入點,利用軟硬件結合優(yōu)化算法,可極大提高學生學習程序的興趣,感受算法的魅力,增進其對專業(yè)的了解。因此在物聯(lián)網(wǎng)應用技術教學中,應用軟硬件協(xié)同優(yōu)化圖像中值濾波算法具有理論意義和實踐意義。文章在傳統(tǒng)的中值濾波算法的基礎上,引入軟硬件協(xié)同,采用基于FPGA技術設計,并減少算法在硬件結構設計上的投入。同時,又能滿足在圖像處理中實時性的要求。相比其他的濾波技術,既能有效的消除脈沖噪聲和椒鹽噪聲,又可以較好的保持圖像的邊緣信息[1]。

        1 ?中值濾波原理

        1.1 ?中值濾波的基本原理

        采用合理算法去除圖像噪聲是一種有效的方法[2]。中值濾波(Median Filtering)是一種非線性的圖像處理技術,能有效地抑制圖像中的噪聲。相關原理是對圖像中的所有像素值的整個區(qū)域進行數(shù)值排序,找出該值域的中位值,當作該像素鄰域的輸出值,參與圖像的呈現(xiàn)。在這種算法中,最大像素值及最小像素值在算法實施過程中不再作為像素輸出。因而,該算法能夠在圖像的平滑操作中,有效地過濾尖銳噪聲,例如常見的椒鹽噪聲等。算法的數(shù)學表達如下:

        g(x,y)=median{f(x-i,y-j)};(i,j)∈S ? (1)

        式(1)中g(x,y)和f(x,y)分別為處理后及原圖像中的像素值,S為窗口,可以是線性、正方形、十字形等窗口[3]。

        1.2 ?傳統(tǒng)的中值濾波算法分析

        傳統(tǒng)的算法排序是采用冒泡法對像素值比較排序,對于一個像素值為n的窗口,采用冒泡法,要進行以n2的數(shù)量級的排序。與此同時,采用冒泡法[4],需要產生第(n+1)/2個大值時方能產生一個中值,所以都要經(jīng)過若干個時鐘周期才能產生一個中值。以3×3窗口為例,采用中值濾波純軟件算法,需要冒泡排序36次。采用5×5,7×7等窗口時,過程將會十分繁瑣,根本無法滿足圖像處理實時性的要求。

        針對傳統(tǒng)算法在實時性要求較高的工程中無法滿足需求的不足,文獻中提出基于FPGA的快速中值濾波算法,該算法S選為矩陣模版,以三值排序模塊為基礎[5]。先在每行內進行排序,再進行列排序,最后在主對角線上的像素進行取中值。以3×3矩陣的模板窗口為例進行分析。行內排序需要9次。同理,列排序也需要9次,最后的取中值運算需要3次。再者,比較次數(shù)的多少決定了所需三值排序模塊的多少。通過上述分析可知,得到一個3×3的中值,需要進行21次比較,7個三值排序模塊。

        2 ?改進中值濾波算法

        2.1 ?算法分析

        以文獻[5]中FPGA的中值濾波算法為基礎,本文對此進行改進。再次降低算法的比較次數(shù),所需三值排序模塊的數(shù)量進一步減少,從而使硬件模塊化設計進一步簡化。具體過程如表1、表2、表3所示。

        其中的中值就是a3**,b2**,c1**三者之間的中間值,具體分析如下。

        對三個表的操作如下:第一步,對表1中的每行數(shù)值并行處理,即對三個數(shù)值從小至大排序,得表2。第二步,根據(jù)排序操作,可得出,其中a2*,b2*,c2*為所在行中值。然后,以這三個中值按從小到大順序,對表2數(shù)據(jù)進行行間排序,產生表3。

        對表3進行分析得出中值,首先排除一定不是中值的點。a1**,a2**顯然不是中間值,如果這兩個值為中值,其中比其大的值不超過四個。以a2**為例,因為對表1進行的排序是從小到大的,所以a3**比它大。又因為對表2的排序是行間按從小到大的排序,所以b2**,c2**也比它大,自然b3**,c3**也要比a2**大,所以a2**不可能是最大值。同理a1**也不可能是。c2**,c3**顯然也不是中值,c2**為例,根據(jù)數(shù)據(jù)處理的方法,得出小于c2**的數(shù)有五個,分別是a3**、b1**、b2**、b3**、c1**。同理可得出c3**也不是所需中值。

        剩下的五個值a3**、b1**、b2**、b3**、c1**中就包含了我們所需要的中值,因為b1**、b2**、b3**已有順序,進而無需重復參與排序。按照插入排序的方式,只要a3**、b2**、c1**進行排序并取出其中的中間值,即為我們所要求的。

        算法復雜度分析,第一步并行方式對行內數(shù)值排序,比較9次,第二步各行中值比較,比較3次,第三步對三個數(shù)值進行比較排序,比較3次。由此得出,本文改進算法需要15次比較,比文獻[5]中的算法減少了6次。比較次數(shù)的降低,從而使三值排序模塊的使用個數(shù)減少。改進的中值濾波算法只需5個三值排序模塊就能夠實現(xiàn)。在硬件結構的設計上,可以達到簡化的目的。本文算法與純軟件、文獻[5]算法的具體比較如表4所示。

        2.2 ?改進中值濾波算法的設計

        此算法的設計分為兩大部分:一是模塊產生部分,二是對產生的模塊進行取中值部分。模塊產生部分即為N×N窗口生成模塊,將帶有噪聲的圖像的像素以窗口形式進行呈現(xiàn),參與中值濾波算法中去。文章采用3×3窗口,因此需要3×3窗口。對產生的模塊進行取中值部分,對已產生的3×3窗口像素進行取中值操作,用于完成中值濾波算法。

        2.2.1 ?3×3窗口生成模塊

        原理框圖如圖1所示。

        圖1中包括7個移位寄存器R1~R7,兩個先進先出的存儲器FIFO1與FIFO2,F(xiàn)IFO用來存儲一行的數(shù)據(jù)[2],使9個數(shù)據(jù)輸出排列呈如表1所示的3×3模板所對應的圖像數(shù)據(jù)[6]。像素值輸入,就相當于一個3×3的窗口掃過整個圖像,得到圖像中的全部像素。

        2.2.2 ?中值濾波設計

        改進中值濾波模塊示意圖如圖2所示。

        C為三個數(shù)值排序模塊[7],M1,M2,M3是已經(jīng)過上一周期各行排序后的中間值為基準,進行排序產生的新模塊。分別以模塊M1的最大值,模塊M2中間值,模塊M3的最小值做為C31的輸入值進行排序,輸出median。

        快速中值濾波算法的實現(xiàn)就是以三點排序的模塊為單位,由圖2可以看出,此算法利用5個排序模塊,比文獻[5]中算法實現(xiàn)所需模塊數(shù)目減少了2個,達到硬件結構設計簡化的目的。再加上時序的合理安排,采用流水線實現(xiàn)模式,最終達到處理所需要的效果。

        由上可知,三值排序模塊是快速中值濾波算法的一個基礎,實現(xiàn)此三值排序模塊的流程圖如圖3所示。

        其中R1存放a1與a2中較大的值,R2存放兩者中較小的值,然后再將R1、R2與R3進行比較,從而對三者進行最終排序[7]。將9個數(shù)以行為單位分成三組,進行并行處理,為9個數(shù)值的排序取中值縮短了時間,提高算法的處理效率。

        3 ?改進中值濾波算法的仿真

        3.1 ?Quartus II與Modelsim的仿真

        通過使用Quartus II 11.0和ModelSim SE 6.5a進行仿真驗證,可得到如圖4所示的仿真圖形。

        由圖可以看到,時鐘clk上升沿有效,復位信號rst_n有效。這里采用了流水線處理方法,流水線處理[8]是提高組合邏輯設計處理效率和吞吐量最常用的方法。如流程圖2所示,采用流水線處理方法,雖然第一次輸出有較長的的延時,當經(jīng)過若干個周期的延遲后,可以每個周期產生一個結果。本算法中采用三級流水線結構,經(jīng)過三個周期后,產生了第一個結果,之后的每個時鐘周期都可以產生輸出值,這樣大大地增加了系統(tǒng)的吞吐量。再者,這種流水線的設計方式解決了系統(tǒng)工作頻率的瓶頸問題,提高了系統(tǒng)的帶寬以及資源利用率。

        3.2 ?ModelSim與Matlab進行聯(lián)合仿真

        為了節(jié)省仿真時間,筆者采用Link for ModelSim組件進行軟硬件協(xié)助仿真[9],這種仿真方式縮小了算法同硬件實現(xiàn)之間的鴻溝,縮短了仿真驗證的時間,且簡單易行。通過對加入椒鹽噪聲的cameraman圖片的處理,并與文獻[5]中的處理效果進行比較,可以發(fā)現(xiàn)處理的效果大致相同。但是,在硬件部分上,該算法的硬件結構得到了進一步簡化,節(jié)約了硬件資源,也為此系統(tǒng)的設計提供了方便。

        4 ?結 ?論

        物聯(lián)網(wǎng)技術是一門軟硬件協(xié)同工作的技術,屬于交叉學科。在高職院校引入物聯(lián)網(wǎng)技術專業(yè),相對高職學生而言,從技術和理論上是一種比較新的事物,從接觸專業(yè)開始就應該有一個全面的了解。高職院校的物聯(lián)網(wǎng)教學,需要采用以點帶面的教學方式,找到適當?shù)恼n程切入點,使學生能夠更形象的了解學科組成結構等方面的知識。因此文章為更好實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)應用技術的教學工作,提高學生學習物聯(lián)網(wǎng)技術的積極性,通過對現(xiàn)有的中值濾波算法進行軟硬件協(xié)同優(yōu)化,與單純的算法實現(xiàn)相比,實時性有很大的提高,其處理穩(wěn)定性與可靠性有所改善。同時又增加與文獻[5]的比較,在不影響快速實現(xiàn)中值濾波算法效率下,又對硬件結構做出優(yōu)化,節(jié)省了硬件投入。不僅可以更好地滿足物聯(lián)網(wǎng)中圖像中值濾波算法簡單、高效的特點,同時,也對學生了解物聯(lián)網(wǎng)技術設計的靈活性,了解物聯(lián)網(wǎng)技術具有廣闊的應用前景有很大的幫助。

        參考文獻:

        [1] 韓團軍.快速中值濾波算法研究及其FPGA硬件實現(xiàn) [J].電子器件,2017,40(3):697-701.

        [2] 沈學利,王肅國.基于FPGA的改進型中值濾波算法研究 [J].微電子學與計算機,2014,31(1):21-24.

        [3] 馬麗圓,常錦才.一種迭代的自適應中值濾波算法 [J].軟件,2020,41(9):69-71.

        [4] 張海生.FPGA在圖像處理系統(tǒng)設計與仿真中的應用研究 [J].電子世界,2020(21):155-156.

        [5] 李新春,趙璐.基于中值濾波算法濾波器的FPGA實現(xiàn) [J].計算機系統(tǒng)應用,2011,20(9):82-85+72.

        [6] 趙亮,劉鵬,王曉曼,等.基于FPGA快速中值濾波算法的硬件實現(xiàn) [J].長春理工大學學報(自然科學版),2018,41(5):97-100+115.

        [7] 仙云森.基于FPGA的圖像處理算法研究及硬件設計 [D].大連:大連理工大學,2008.

        [8] 潘松,黃繼業(yè),潘明.EDA技術實用教程——Verilog HDL版:第4版 [M].北京:科學出版社,2010.

        [9] 夏宇聞.Verilog數(shù)字系統(tǒng)設計教程:第2版 [M].北京:北京航空航天大學出版社,2008.

        作者簡介:李龍華(1988—),女,漢族,山東泰安人,助教,碩士,研究方向:計算機網(wǎng)絡技術;王肅國(1987—),男,漢族,山東濟寧人,助教,碩士,研究方向:計算機應用技術。

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