玩转Zynq连载51——[ex70] RGB2YUV、图像增强、YUV2RGB IP仿真实例

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玩转Zynq连载51——[ex70] RGB2YUV、图像增强、YUV2RGB IP仿真实例 [复制链接]

 

1 图像增强IP简介

         Xilinx的Vivado中集成的图像增强（Image Enhancement）IP可以有效降低图像噪声并增强图像边缘。该IP使用了2D滤波方式，可以在达到更好的图像噪声抑制同时，保留并增强图像边缘。

         如图所示，对于一个比较经典的图像前端处理，图像增强常常也是一个必不可少的步骤。在我们这个实例中，我们需要设计一个右侧图示红圈内的图像流处理。即RGB toYCbCr模块、图像增强模块、YCbCrto RGB模块，这3个模块都有可用的IP核。

         图像增强IP的功能框图如下所示。该IP输入和输出的图像数据必须为YUV444或YUV422模式；待处理图像进入IP后，首先需要多行缓存，然后分别通过降噪（Noise Reduction）模块和边缘检测与增强（Edge Map Morphology和Edge Enhance）模块。完成处理后的图像再拟合在一块，最后会通过可选的光环抑制（Anti-halo）和锯齿消除（Anti-alias）模块，完成最终图像输出。边缘增强和噪声抑制实际上是两个完全相反的图像处理方式，为了保证两个模块能够更好的实现增强图像的效果，在这个IP中，第一步做的是图像的形态检测（Edge Map Morphology），然后再根据这个结果，对图像中需要降噪的部分和边缘增强的部分分别处理。

 

1.1 图像形态检测

         图像形态学检测是整个图像增强的第一步，它用于指示后续需要对图像进行降噪或边缘增强操作。图像形态学检测主要包括下面两步：

         ①经过二维的FIR滤波器，从水平、垂直以及两个对角共4个维度提取边缘信息。

         ②使用拉长、正交的结构单元和形态学处理，用于提供清晰的各个方向边缘信息。

 

1.2 降噪处理

         降噪处理是基于中心像素点以及特定的临近像素点的滤波实现的。算法实现类似高斯的定向低通滤波。噪声门限由IP核的设置决定。图像形态检测信息标定出的边缘不会做任何的降噪处理。

 

1.3 边缘增强

         IP核设定的边缘增强参数决定了边缘增强的幅度。根据边缘检测形态信息，边缘增强模块对标记处的边缘做拉普拉斯滤波，实现边缘增强效果。

 

1.4 光环抑制与锯齿消除

光环抑制（Anti-halo）和锯齿消除（Anti-alias）模块是可选的功能块。前面进行噪声抑制和边缘增强后的图像，可能存在图像边缘被放大或抑制的情况。光环抑制和锯齿消除，是通过判断每个新的像素值与原图像的像素值以及邻近8个像素值的比较，以判断其是否需要进行相应的处理并实现图像的优化。

如图所示，原图（左侧）在图像增强后可能出现光环现象（中间），那么经过光环抑制后图像（右侧）就能够实现最优化。

 

2 测试激励说明

       使用project\zstar_ex70\matlab文件夹下的Matlab源码image_txt_generation.m产生作为FPGA仿真输入的测试图像数据，存储在image_in_hex.txt中。FPGA仿真测试后，产生图像增强数据存储在FPGA_Enhenchment_Image.txt中，使用Matlab的draw_image_from_FPGA_result.m脚本则可以比对图像增强前后的效果。

        

3 IP添加与配置

         Vivado的IP Catalog中，Video & Image Processing分类下，可以看到有很多可用的图像处理IP核。我们需要用到的RGB toYCbCr、Image Enhancement和YCbCrto RGB这3个IP核，都在该分类下可以找到。

 

3.1 RGB toYCbCr IP配置

Feature配置页面中，设置图像位宽8bit，分辨率为640*480，YUV格式，输出图像取值范围0~255即可。

         Custom配置页面中，可以看到RGB toYCbCr转换的基本公式参数。

 

3.2 Image Enhancement IP配置

         配置页面很简单，设定好图像位宽8bit，图像分辨率640*480，图像噪声抑制（Image Noise Reduction）水平（取值0~255），图像边缘增强（Image Edge Enhancement）水平（取值0~1.0），以及可选的光环抑制（Halo Suppression）和锯齿消除（Anti-Alias Filtering）。

 

3.3 YCbCrto RGB IP配置

Feature配置页面中，设置图像位宽8bit，分辨率为640*480，YUV格式，输出图像取值范围0~255即可。

         Custom配置页面中，可以看到YCbCr to RGB转换的基本公式参数。

 

4 FPGA仿真

         Vivado打开zstar_ex70工程，在Sources面板中，展开Simulation Sources à sim_1，将zstar_image_enhance_sim.v文件设置为top module。点击Flow Navigator面板的Simulation -> Run Simulation打开仿真页面，matlab产生的原始图像数据image_in_hex.txt需要放置在zstar.sim文件夹下，仿真测试结果位于project\zstar_ex70\zstar.sim\sim_1\behav文件夹下。

         在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 0.0，Halo Suppression= 0.125时，比对图像如下。

         在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 0.125，Halo Suppression =0.75时，比对图像如下。

在设定Noise Threshold = 192，Enhancement Strength = 1.0，Halo Suppression = 0.75时，比对图像如下。

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