摘 要：本文選擇了一種新穎的圖像縮放算法進(jìn)行FPGA硬件實(shí)現(xiàn)。該算法基于奇偶分解的思想，具有復(fù)雜度低、硬件需求小和縮放效果良好等突出優(yōu)點(diǎn)。首先利用MATLAB對該算法進(jìn)行了功能驗(yàn)證，然后用縮放耗時、PSNR、邊緣模糊等級和脈沖噪聲等指標(biāo)評估基于該算法圖像處理效果。與傳統(tǒng)時域算法作對比，對比結(jié)果表明該算法在處理效果和運(yùn)算速度上的優(yōu)異性?；赯edboard開發(fā)板，運(yùn)用Vivado HLS高級綜合工具將算法的C程序綜合成硬件IP，并搭建了包含ARM處理器和VGA等模塊的軟硬協(xié)同驗(yàn)證系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了圖像縮放算法硬件設(shè)計(jì)的正確性和實(shí)用性。

 

數(shù)字圖像處理因其廣泛應(yīng)用于社會生活的各個領(lǐng)域，而成為了研究的熱點(diǎn)。圖像縮放是數(shù)字圖像處理中的一項(xiàng)基本而又關(guān)鍵的操作，多數(shù)圖像與視頻幀都是以壓縮的格式進(jìn)行存儲和傳送，以降低存儲資源的占用，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省ａ槍Σ煌膽?yīng)用，用戶通常需要不同分辨率的圖像。例如，在圖像數(shù)據(jù)傳輸過程中為節(jié)省帶寬，則通常需要發(fā)送低分辨率的圖像，而當(dāng)接收到圖像后，進(jìn)行顯示時又很希望看到高分辨率的圖像。盡管存在各種數(shù)據(jù)壓縮軟件，但數(shù)據(jù)的壓縮仍是有限的，而且數(shù)據(jù)的壓縮很可能已經(jīng)對圖片造成了一定的損壞，并不能確保圖片關(guān)鍵信息的保留。圖像縮放算法有很多，總體可分為基于時域和頻域兩大類算法，在時域圖像縮放方法中，主要有最近鄰域算法、雙線性插值算法和雙三次線性插值等。雖然它們在改善圖像縮放處理后的失真度上逐漸增強(qiáng)，但其不斷下降的運(yùn)算速度也成為了不容忽視的問題(特別在視頻幀放大中，圖片的切換頻率限制了縮放算法的可執(zhí)行時間)。

這些算法中，有的通過PC機(jī)上的MATLAB、C等高級語言實(shí)現(xiàn)，有的基于ARM等嵌入式處理器實(shí)現(xiàn)，而有的則是基于FPGA這類芯片進(jìn)行硬件的實(shí)現(xiàn)。由于PC機(jī)和ARM屬于多任務(wù)的操作系統(tǒng)，通過軟件編程實(shí)現(xiàn)縮放算法是其常用的圖像縮放處理手段。系統(tǒng)代碼解析和串行執(zhí)行，以及多任務(wù)的切換等因素會嚴(yán)重降低圖像縮放效率和實(shí)時數(shù)據(jù)顯示，頻繁的圖像縮放會給系統(tǒng)的正常運(yùn)行造成相當(dāng)大的負(fù)擔(dān)。因此，本文重點(diǎn)研究第三種圖像縮放實(shí)現(xiàn)方法，充分利用FPGA的并行運(yùn)算、高集成度、可編程和低成本特性，編程實(shí)現(xiàn)縮放算法的硬件結(jié)構(gòu)和IP生成，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)專用圖像縮放處理芯片的開發(fā)和應(yīng)用提供幫助，以釋放處理器，提高圖像縮放質(zhì)量和效率。

在綜合考慮圖片處理效果、運(yùn)算速度和硬件資源需求后,本文選擇了由Hoon Yoo和Byong-Deok Choi共同提出的算法[1] ——基于奇偶分解的分段加權(quán)插值的圖像縮放算法(簡稱WLI算法)進(jìn)行硬件實(shí)現(xiàn)。

WLI算法借助于奇偶分解的理論，基于16個相關(guān)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了圖像中新點(diǎn)值的確立。本課題基于Xilinx的全可編程器件Zedboard，利用vivado hls高級綜合工具編寫可綜合的c程序，實(shí)現(xiàn)了WLI縮放算法的硬件IP設(shè)計(jì)，利用開發(fā)板實(shí)際縮放操作驗(yàn)證了硬件縮放的高效率和低時間耗用特征，并通過圖像縮放的VGA對比顯示實(shí)驗(yàn)對設(shè)計(jì)進(jìn)行了驗(yàn)證。同時，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的IP也可以為圖像處理的SoC復(fù)用，降低SoC的開發(fā)難度。

本文分別選取了最簡單的、基于四個相關(guān)點(diǎn)的最近鄰插值算法；有二階線性運(yùn)算參與的雙線性插值算法；以及最復(fù)雜多浮點(diǎn)運(yùn)算的雙三次插值運(yùn)算作為對比算法，通過多種圖像質(zhì)量和效率評價(jià)方法，來評估WLI算法的優(yōu)劣性(具體算法實(shí)現(xiàn)參考 [2] 相關(guān)內(nèi)容)。

WLI算法應(yīng)用奇偶分解的思想，將一維縮放中相關(guān)的四個點(diǎn)進(jìn)行奇偶分解(奇部和偶部的相關(guān)點(diǎn)值分解后的關(guān)系示例見圖1)。從定義上分析，奇部向量在頻域圖像數(shù)據(jù)處理中是一個高通濾波結(jié)構(gòu)，相比于偶部向量，它具有更強(qiáng)的噪聲。而噪聲和高頻信號對該部分的影響往往會掩蓋該部分對正確縮放的像素點(diǎn)取值的貢獻(xiàn)，所以為盡量避免奇部向量中攜帶的噪聲等參量對縮放質(zhì)量造成損害，對它進(jìn)行簡單的線性化操作，得出公式(1)的處理方案。

因?yàn)榕疾肯蛄繉ΨQ的特性，其對縮放點(diǎn)的最終取值具有很大的影響度。直接的線性擬合雖然具有運(yùn)算簡單的特點(diǎn)，但正如圖2所示，這會使得圖片點(diǎn)值的變化太快，影響視覺效果。為使該部分的取值具有緩慢變化的特征，基于平滑曲線的原型方程是一個很好的選擇，但曲線的復(fù)雜運(yùn)算帶來的資源耗用往往使算法縮放得不償失。因此，引文對此部分的曲線公式進(jìn)行分析討論，巧妙的引入w參數(shù)完成了運(yùn)算方法的降次和近似，如圖2所示，最終得出同樣是一次方程的擬合曲線圖像插值計(jì)算公式(2)。