焦慧華

（瓊臺師范學院，海南 海口 571127）

關鍵字：圖像增強；FPGA ；直方圖均衡；實時處理

一、圖像增強概述

圖像增強是按特定的需要突出一幅圖像中的某些信息，同時削弱或去除某些不需要的信息的處理方法，也是提高圖像質量的過程[1]。圖像增強的目的是使圖像的某些特性方面更加鮮明、突出，使處理后的圖像更適合人眼視覺特性或機器分析，以便于實現(xiàn)對圖像的更高級的處理和分析。

目前圖像增強處理的應用已經(jīng)滲透到航空航天、軍事偵察、醫(yī)學診斷、衛(wèi)星圖片的處理等領域。如惡劣天氣下飛機的視景增強系統(tǒng)，需要采用圖像增強處理方法克服因光線不足、沙塵、煙霧等原因帶來的圖像模糊，從而為飛行器提供可視化導航。還有對不同時間拍攝的同一地區(qū)的遙感圖片進行增強處理，偵查是否有敵人軍事調動或軍事裝備及建筑出現(xiàn)。圖像增強技術的快速發(fā)展同它的廣泛應用是分不開的，在未來社會中圖像增強技術將會發(fā)揮更為重要的作用。

二、直方圖均衡算法原理

直方圖描述了一幅圖像的概貌，簡單講，灰度級直方圖就是反映一幅圖像中灰度級與出現(xiàn)這種灰度的概率之間的關系圖。設變量R代表圖像中象素灰度級，在圖像中，象素的灰度等級可作歸一化處理，這樣，R的值將限定為0≤R≤ 1。對于一幅給定的圖像而言，每一個象素取得[0，1]區(qū)間內的灰度級是隨機的，也就是說，R是一個隨機變量。假定對每一瞬間它們是連續(xù)的隨機變量，那么，就可以用概率密度函數(shù)來表示原始圖像的灰度分布[2]。如果用直角坐標系中的橫軸代表灰度級R，用縱軸代表灰度級的概率密度函數(shù)，這樣就可針對一幅圖像在這個坐標系中作曲線來。這條曲線在概率論中就是分布密度曲線。不同灰度圖像的直方圖分布如圖1所示，其中，圖(a)圖像亮度很低，基本分不清其中的圖形信息，所以直方圖分布都偏向低的灰度；圖（b）圖像信息清晰，層次分明，所以直方圖分布比較均勻；圖（c）圖像偏亮，但是對比度很低，看不清圖像。其直方圖分布就是在比較窄的一條帶上。

圖1 灰度圖與灰度直方圖示意

對于實際灰度圖像而言，直方圖統(tǒng)計分布就是上述灰度概率密度函數(shù)的離散化。設圖像總的灰度等級為L，圖像F(X,Y)的總像素數(shù)為N。則圖像的灰度統(tǒng)計直方圖可以用下面離散函數(shù)表示 ：

三、基于FPGA的直方圖均衡算法設計及實現(xiàn)

(一)直方圖均衡算法設計

為了使設計達到實時圖像增強的要求，同時考慮到FPGA硬件特點，設計中對算法進行如下處理：

為了保證圖像的實時增強，首先在接受圖像數(shù)據(jù)時，計算此場的直方圖，由于在FPGA內計算小數(shù)通常比較復雜，而且特別消耗邏輯資源，對直方圖統(tǒng)計采取的優(yōu)化如下：

得到累加直方圖后，最后將對應的累加直方圖轉換為直方圖映射關系表，轉換關系如下式所示：

(二)直方圖均衡算法實現(xiàn)框圖

由直方圖均衡算法原理,可將FPGA算法實現(xiàn)分為如下3個模塊：

1.直方圖統(tǒng)計模塊 2.直方圖累加模塊 3.直方圖映射模塊

視頻圖像處理時，在場有效期需完成直方圖的統(tǒng)計并存儲圖像數(shù)據(jù)，場消隱期完成直方圖均衡化[5]。最后將存儲的圖像數(shù)據(jù)根據(jù)均衡化結果映射輸出得到增強圖像。根據(jù)視頻圖像相鄰兩幀直方圖的高度相似性特點對算法進行改進，在實現(xiàn)視頻圖像直方圖均衡化算法時，將前一場圖像直方圖統(tǒng)計和均衡化結果作為當前場圖像的映射數(shù)據(jù)輸出。以上方法避免了外部存儲器的頻繁讀寫操作，簡化了系統(tǒng)結構和邏輯設計的復雜度，節(jié)省了處理器和存儲器存取數(shù)據(jù)時間，同時節(jié)約了視頻圖像處理系統(tǒng)存儲器部分的硬件成本。改進算法的邏輯框圖如圖 2所示。

圖2 直方圖均衡算法邏輯框圖

首先由直方圖統(tǒng)計模塊統(tǒng)計完一場圖像的直方圖后，在場復位未到的時間段里生成直方圖均衡映射表，并對直方圖緩存雙端口RAM和直方圖雙端口RAM進行清零，在采集完一幀圖像后剩余場消隱期的時間生成直方圖均衡映射表，映射表生成模塊時鐘為像素時鐘的2倍。設計中利用幀同步信號同步直方圖均衡映射表生成模塊，驅動時鐘為像素時鐘，在接受模塊統(tǒng)計完一幀圖像數(shù)據(jù)后發(fā)一脈沖通知直方圖均衡映射表生成模塊開始工作，直方圖均衡映射表生成模塊依次從0到255地址讀取直方圖雙端口RAM中的直方圖并累加存入均衡映射表中，讀完256個地址后生成直方圖均衡映射表，然后通知直方圖統(tǒng)計模塊對對直方圖緩存雙端口RAM和直方圖雙端口RAM進行清零。經(jīng)過上述處理后，輸出的圖像數(shù)據(jù)就是已經(jīng)經(jīng)過直方圖均衡化后的圖像數(shù)據(jù)，同時將視頻同步信號一起同步輸出。

(三)直方圖均衡的FPGA模塊設計

上述FPGA直方圖均衡算法主要包括三個模塊：直方圖統(tǒng)計模塊、直方圖累加模塊和直方圖映射模塊。下面簡要介紹三個模塊的實現(xiàn)方法。

1.直方圖統(tǒng)計模塊的實現(xiàn)

按照優(yōu)化的算法的第一步是在FPGA中實現(xiàn)直方圖統(tǒng)計，通常在計算機或者DSP上實現(xiàn)時，我們會使用數(shù)組結構，但是在FPGA中定義數(shù)組是非常消耗資源的，尤其是當數(shù)組成員的位寬很大時。而FPGA 器件提供了一個很好的結構，可以處理這類問題，就是Block RAM。在FPGA 器件上都集成了片內存儲器，本設計把這種RAM設計成雙端口方式，如圖3所示，便于直方圖統(tǒng)計的實現(xiàn)。

圖3 直方圖緩存雙端口RAM

圖4 直方圖統(tǒng)計模塊實現(xiàn)結構

直方圖統(tǒng)計要求對每個像素值出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計，因此可以設計一個256 × 18 bit的雙端口RAM作為直方圖寄存單元。將輸入的像素值作為雙端口RAM的寫入地址，每次對相同的像素出現(xiàn)的次數(shù)進行加1，所以要在每次寫RAM之前首先將RAM中的暫存的數(shù)據(jù)讀出，并進行加1處理，然后再寫入到RAM中。其實現(xiàn)的邏輯結構如圖4所示。

圖中另外一個雙端口RAM2是用來保存直方圖最后統(tǒng)計結果的寄存器。

2.直方圖累加模塊的實現(xiàn)

當直方圖統(tǒng)計結束后，需要對直方圖統(tǒng)計結果進行累加求和。并將累計結果作為均衡化處理的依據(jù)，所以需要將每次累加的和保存在另外一個雙端口RAM中。累加的過程是從上面直方圖統(tǒng)計模塊的雙端口RAM2中，依次讀出每個數(shù)據(jù)，并進行累加，累加結果同時存入雙端口RAM3中。累加操作是在場消隱期進行，所以每次累加結束后要用場同步信號進行復位。累加操作是由FPGA中的累加器實現(xiàn)。模塊的邏輯框圖如圖5所示。

3.直方圖映射模塊的實現(xiàn)

由前面算法優(yōu)化可知，在進行直方圖映射之前需要對累加直方圖的結果進行乘法和除法運算。若直方圖均衡圖像大小為1024×768像素，而像素級數(shù)為256級。所以代入前面算法可知，要對直方圖累加結果乘256再除1024×768。經(jīng)過簡化可以將累加結果向低位移10位再除以3,得到的結果便是直方圖映射后的像素值。根據(jù)上述分析，直方圖映射模塊可以由如下模塊實現(xiàn)，如圖6所示。

圖6 直方圖映射模塊實現(xiàn)結構

四、直方圖均衡算法仿真與驗證

本文采用VHDL設計完成各個模塊后，在Quartu II中進行編譯，并下載在ALTERA的開發(fā)板中進行實驗驗證，使用Quartus II中SignalTap II邏輯分析儀對直方圖數(shù)據(jù)和均衡表的數(shù)據(jù)進行觀察，表明了進行直方圖統(tǒng)計的過程及均衡后的結果，圖7為直方圖統(tǒng)計的采樣波形，其中zfram1out和zfram1為寫入直方圖雙端口RAM中的地址和數(shù)據(jù)，由實際采樣數(shù)據(jù)可以看出，當寫入地址為連續(xù)3個196時，寫入的數(shù)據(jù)在進行遞增，表明直方圖統(tǒng)計正確。 zframo和zframout分別是寫入直方圖緩存中的數(shù)據(jù)和地址，在zframin灰度地址為197時，讀出的像素數(shù)zframi為2693，經(jīng)直方圖統(tǒng)計模塊加一后輸出zframo像素數(shù)為2694。說明直方圖統(tǒng)計正確。

圖7 SignalTap II直方圖統(tǒng)計過程

在算法仿真驗證正確后，將主機顯卡實時送出一副1600×1200的圖像，刷新率設置為60HZ，并將輸出連接至開發(fā)板的DVI輸入端口，輸出DVI端口連接另一顯示器，圖8分別為原圖和經(jīng)FPGA直方圖均衡增強后效果圖，與原圖相比可以看出，直方圖均衡增強后的圖像展寬了頻帶，圖像的細節(jié)更加豐富。

圖8. 原圖和經(jīng)FPGA直方圖均衡增強后效果圖

五、結語

通過上述的設計與驗證，采用FPGA實現(xiàn)了實時圖像的直方圖增強。并且結合FPGA高速并行特性，設計了基于FPGA的視頻數(shù)據(jù)流的直方圖增強算法。目前該算法支持分辨率最高達到1600×1200的高分辨率實時視頻處理，處理速度在60幀/S以上，可以滿足高清視頻的實時增強處理要求。該直方圖增強方法特別適合于在低照度條件下的視頻增強處理，以便獲得實時的增強效果。