基于HLS的色彩插值算法硬件设计与实现

发布时间：2022-05-03 02:42

　　为了快速、高效地在FPGA平台上实现色彩插值算法并得到高质量的彩色图像,使用Xilinx高层次综合工具HLS设计并实现一种改进的色彩插值算法。该算法融合双线性插值算法和一阶微分边缘导向插值算法完成图像色彩插值,对以R分量与B分量为中心像素点的像素使用一阶微分边缘导向插值算法插值计算缺失的颜色分量,对以G分量为中心像素点的像素使用双线性插值算法插值计算缺失的颜色分量。该算法充分考虑图像边缘插值效果与FPGA硬件资源占用量,可对Bayer格式图像进行还原,恢复全彩色图像。本文使用HLS开发,与传统FPGA开发相比缩短了开发周期,提高了开发效率。在Kodak数据集上的测试结果表明,改进的色彩插值算法的彩色峰值信噪比（CPSNR）相较于常规算法高4～6dB,且减少了图像锯齿现象和边缘模糊等问题,本文算法占用FPGA资源较少,可实现实时的图像色彩插值。 

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【部分图文】：

Bayer色彩滤波阵列（CFA)

如图2(a）所示，当以蓝色分量B22为中心像素点时，针对需要恢复的绿色分量和红色分量，本文使用一阶微分边缘导向插值算法进行色彩还原。对需要插值的绿色分量，首先计算水平方向和垂直方向上的梯度大小，取梯度较小方向上的像素点作为估计点，计算当前缺失像素，ΔHg表示水平梯度，ΔVg表示垂直梯度。缺失的G分量插值计算方式如式（2）所示：

使用Vivado HLS完成Bayer格式图像色彩还原的流程如图3所示。本文使用Sony IMX系列CMOS传感器完成图像采集，图像尺寸为2 048×1 536。系统运行时，摄像头完成取图，原始Bayer格式图像数据流进色彩插值IP，通过AXI4-Stream协议将数据流转换为HLS opencv库下的hls::Mat格式，然后进行色彩插值运算，最后将处理完成的图像再经过格式转换流出色彩插值IP，完成Bayer格式图像的色彩插值，最终得到RGB彩色图像。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3650466