基于FPGA的彩色图像Bayer变换实现

2010-07-09 20:30:01来源: 现代电子技术

  0  引言

  图像工程在国防、教育、金融、医疗、印刷、智能交通、工业自动化、消费类电子等许多领域获得了广泛应用,发展十分迅速。众所周知,图像传感器作为图像系统的重要部件,基本分为两类:CCD sensor或CMOSsensor。两者都是利用感光二极管(photodiode)进行光电转换,将图像转换为数字数据,而其主要差异是数据传送的方式不同。

  sensor3彩色数字相机需要3个单色sensor获得彩色图像的R,G,B分量,成本较高。单CCD获得彩色图像的方法是在CCD表面覆盖1个只含红、绿、蓝3色的马赛克滤镜,对其输出信号通过一定的处理算法实现。这个设计理念最初由拜尔提出,所以这种滤镜也被称作拜尔模板(bayer pattern)。

  LatticeECP FPGA将高效的FPGA结构和高速的专用功能集于一身。LatticeECP-DSP(EConomy plusDSP)是其中的第1个产品系列,它在芯片上集成了专用的高性能DSP块。LatticeECP-DSP器件最适合用在具有成本优势的DSP功能应用系统中,比如由软件定义的无线电、无线通信、军事、图像和视频处理系统等。

  1 Bayer插值方法

  Bayer Pattern的排列格式如图1所示。

  尽管通过带有Bayer滤镜的单sensor相机采集的原始图像带有R,G,B三基色分量,但是不能不加任何算法处理,仅简单地将3种分量分离。这样不仅图像分辨率很差,而且各像素点的三基色分量比例与被摄目标相比,失真也很严重。在图2中,图2(a)为原始彩色图像;图2(b)为仅取红色分量,以灰度模式显示的图像;图2(c)为仅取绿色分量,以灰度模式显示的图像;图2(d)为仅取蓝色分量,以灰度模式显示的图像。将图2(b)~(d)图像简单叠加后,即可得到原始图像图2(a)。可是CCD或CMOS sensor采集的原始Bayer图像是不符合这种分离原则的,必须经过一定的图像算法实现。

  在图像处理领域广泛应用的Bayer插值方法有多种,M.C.Poilpre对JPEG图像的处理;H.S.Malvar,等的线性插值法;Remi Jean的像素双插值法以及T.Guseo的低分辨率图像处理。具有代表性的有3种:双线性插值法、Ron Kimmel方法和OptimalRecovery方法。这三种方法各有优劣。

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关键字:FPGA  Bayer  图像工程

编辑:小甘 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/FPGA/2010/0709/article_1232.html
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北京航空航天大学教授,国内最早从事复杂数字逻辑和嵌入式系统设计的专家。

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