宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法、系统、终端技术方案

本发明专利技术属于图像处理技术领域，公开了一种宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法、系统、终端，宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法包括：采用低通滤波将原图分解为背景层与细节层，通过截取阈值计算模块获取背景层与细节层的截取阈值，通过分段线性拉伸方式将背景层与细节层量化到8bit，将背景层与细节层量化的结果以一定的比例系数进行融合。本发明专利技术的宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法实现简单，速度快，资源消耗少，量化参数可配置，图像输入大小可配置，超参数少，支持不同动态范围的红外图像，同时支持对低对比度的可见光输入图像进行对比度增强和细节增强。输入图像进行对比度增强和细节增强。输入图像进行对比度增强和细节增强。

【技术实现步骤摘要】
宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法、系统、终端


[0001]本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法、系统、终端。

技术介绍

[0002]目前，在光电设备中，高位宽红外探测器由于具有高灵敏度，低噪声，输出图像动态范围高的特点，可以获取更加丰富的图像细节。通常，显示设备或者神经网络的图像输入只要求8位数据宽度，所以需要将高位宽的图像数据压缩至8位位宽。
[0003]目前针对红外图像量化的主要算法包括线性映射、分段线性映射和非线性映射(如基于直方图均衡化的系列方法)，以及基于细节分层的量化方法。
[0004]直接对原始图像采用线性映射或直方图均衡化等动态范围压缩技术容易造成图像的细节信息丢失，无法有效凸显图像中的纹理特征。基于直方图均衡化方法的一些改进技术虽然在效果上有一定提升，但是算法实现硬件实现难度较大，资源消耗多，实时性不高。此外当图像输入过大，受限与片上存储资源大小难以实现。
[0005]基于细节分层的量化方法首先通过低通滤波器将原图分为背景层与细节层图像，然后分别将背景层和背景层图像量化到8bit，最后将量化后的背景层和细节层图像通过一定的系数进行融合。现有的基于细节分层的宽动态范围红外图像量化算法的FPGA实现具有实现复杂，速度慢，资源消耗大，输入图像尺寸不可配置等缺点。
[0006]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的FPGA实现方法实现复杂，速度慢，资源消耗大，输入图像尺寸不可配置。
[0007]解决以上问题及缺陷的难度为：
[0008]1.针对现有的FPGA量化算法实现复杂的问题：一些最新的基于细节分层的红外图像算法在细节分层环节采用双边滤波器或者引导滤波器等具有保边效果的滤波器，但是双边滤波器涉及到大量的乘除法和指数运算，从时间和资源的角度看都不利于FPGA实现，且其超参数多，在实际应用过程中调整超参数的过程复杂且繁琐。而引导滤波器同样涉及到大量的乘除法运算以及少数超参数的调整过程。
[0009]2.针对速度慢的问题：在低通滤波环节，采用更大的滤波模板需要缓存的图像行数就更多，造成的时延也就越大。此外，受限于算法本身，并行以及流水化实现难度较大。
[0010]3.针对资源消耗大的问题：在将高动态范围的图像量化到8bit的环节，基于直方图均衡化或伽马变换等非线性量化算法，都需要消耗大量的片上存储资源或查找表资源。常规的基于直方图统计的分段线性拉伸的截取阈值选取方式需要统计整幅图像的直方图，该过程也需要消耗大量的片上资源，当图像尺寸或者灰度范围过大，受限与片上资源的限制导致算法无法在fpga上进行实现。
[0011]4.实现图像输入尺寸可配置的难点在于如何实现可变窗口的滑窗模块。
[0012]解决以上问题及缺陷的意义为：
[0013]1.减小量化算法的实现复杂度可以对该算法进行快速推广应用，并减小使用过程
中的操作难度。
[0014]2.加快量化算法的处理速度可以将该算法应用对在实时性要求高的场合。加快系统反应速度。
[0015]3.减少资源消耗可以使该算法在资源受限的平台上实现部署，使算法的应用范围更广。同时可以有效降低应用成本，减小系统功耗。
[0016]4.实现图像输入尺寸可配置的意义在于，做好的量化模块在封装成IP后，可以通过参数配置接口配置量化模块图像尺寸参数，实现输入不同尺寸图像的应用需求。还可以在线配置模块的图像尺寸参数，实现模块对不同尺寸图像的分时复用需求。

技术实现思路

[0017]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法、系统、终端。
[0018]本专利技术是这样实现的，一种宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法包括：
[0019]采用低通滤波将原图分解为背景层与细节层，通过截取阈值计算模块获取背景层与细节层的截取阈值，通过分段线性拉伸方式将背景层与细节层量化到8bit，将背景层与细节层量化的结果以一定的比例系数进行融合。
[0020]进一步，所述动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法包括以下步骤：
[0021]步骤一，获取红外图像，并利用shift ram对获取的红外图像进行开窗处理得到3X3的滤波窗口并计算均值；
[0022]步骤二，将原始图片与背景层分量逐像素相减得到细节层分量；计算分段线性拉伸的低、中、高截取阈值；根据获取的截取阈值对输入图像进行分段线性拉伸；
[0023]步骤三，将背景层图像与细节层图像按照一定比例系数进行融合，采用放大集合截位方式进行单周期计算，得到近似除法结果。
[0024]进一步，步骤一中，所述利用shift ram对获取的红外图像进行开窗处理得到3X3的滤波窗口并包括：
[0025]在例化shift ram IP的过程中选择Variable Length Lossless配置方式，通过外部参数配置匹配不同的图像尺寸的输入；
[0026]得到3X3的滤波窗口值后，通过放大结合截位运算取代除法器IP进行单周期计算，得到近似除法结果。
[0027]进一步，所述将原始图片与背景层分量逐像素相减得到细节层分量包括：将所述结果逐像素加上图像动态范围的1/2，调整每个像素的灰度值为正数。
[0028]进一步，所述计算分段线性拉伸的低、中、高截取阈值包括：当前图像分段线性拉伸过程的量化参数即上一帧图像的截取阈值的计算结果。
[0029]进一步，所述计算分段线性拉伸的截取阈值包括：
[0030]将图像的灰度级分布近似看作正态分布，通过统计图像的均值和标准差，根据不同的抛值参数获取分段线性拉伸的截取阈值。
[0031]进一步，所述计算分段线性拉伸的截取阈值还包括：可通过外部配置的方式调整分段线性拉伸的截取阈值。
[0032]进一步，所述根据获取的截取阈值对输入图像进行分段线性拉伸包括：
[0033]将小于低位截取阈值的像素量化到0，将低位截取阈值到中间截取阈值量化到0
‑
127，将中间截取阈值到高位截取阈值量化到128
‑
255，将大于高位截取阈值的量化到255。
[0034]本专利技术的另一目的在于提供一种实施所述动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法的动态范围红外图像实时量化FPGA实现系统，所述动态范围红外图像实时量化FPGA实现系统包括：
[0035]背景细节分离模块，用于对输入的红外图像进行开窗处理得到3X3的滤波窗口并计算均值；
[0036]细节层分量获取模块，用于将原始图片与背景层分量逐像素相减得到细节层分量。
[0037]并行计算模块，用于同时进行背景层截取阈值计算、背景层分段线性拉伸、细节层截取阈值计算以及细节层分段线性拉伸；
[0038]融合模块，用于将背景层图像与细节层图像按照一定比例系数进行融合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，其特征在于，所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法包括：采用低通滤波将原图分解为背景层与细节层，通过截取阈值计算模块获取背景层与细节层的截取阈值，通过分段线性拉伸方式将背景层与细节层进行量化，并将背景层与细节层量化的结果进行融合。2.如权利要求1所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，其特征在于，所述动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法包括以下步骤：步骤一，获取红外图像，并利用shift ram对获取的红外图像进行开窗处理得到3X3的滤波窗口并计算均值；步骤二，将原始图片与背景层分量逐像素相减得到细节层分量；计算分段线性拉伸的低、中、高截取阈值；根据获取的截取阈值对输入图像进行分段线性拉伸；步骤三，将背景层图像与细节层图像按照一定比例系数进行融合，采用放大结合截位方式进行单周期计算，得到近似除法结果。3.如权利要求2所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，其特征在于，步骤一中，所述利用shift ram对获取的红外图像进行开窗处理得到3X3的滤波窗口并包括：在例化shift ram IP的过程中选择Variable Length Lossless配置方式，通过外部参数配置匹配不同的图像尺寸的输入；得到3X3的滤波窗口值后，通过放大结合截位运算取代除法器IP进行单周期计算，得到近似除法结果。4.如权利要求2所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，其特征在于，所述将原始图片与背景层分量逐像素相减得到细节层分量包括：将所述结果逐像素加上图像动态范围的1/2，调整每个像素的灰度值为正数。5.如权利要求2所述宽动态范围红外图像实时量化FPGA实现方法，其特征在于，所述计算分段线性拉伸的低、中、高截取阈值包括：当前图像分段线性拉伸过程的量化参数即上一帧图像的截取阈值的计算结果。6.如权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员：颜露新，谭富中，钟胜，曹旭航，王健，龚恩，黎瑞，朱太云，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司电力科学研究院南京汉宁信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：