技术领域
本发明属于一种图像处理方法，具体涉及一种基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪算法。
背景技术：
目前业界主要前端采集设备的降噪模块，通常是采用中值或均值滤波以及3*3模板固定算子的滤波，其算法过于简单，实现难度较低，且无法考虑临近像素间位置和像素值的关系和变化趋势，难以有效做到保留图像细节和边缘信息同时降低噪声，出现图像模糊、细节丢失、对比度差、难以有效去除噪声等问题，从而越来越难以满足高清摄像机对于图像分辨率和清晰度的要求。
技术实现要素：
本发明是为了克服现有技术中存在的缺点而提出的，其目的是提供一种基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪算法。
本发明的技术方案是：
一种基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪算法，包括像素信息缓存模块、图像边缘扩展模块、降噪强度和混合半径接收模块、滤波算子生成模块、图像滤波模块、图像裁剪和输出模块，所述算法包括以下步骤：
（ⅰ）图像输入；
（ⅱ）像素信息缓存
在BAYER格式图像上，根据输入滤波半径的需要，计算需要缓存像素的行数，并逐行滚动地存入RAM缓存资源中，不同滤波半径所需读取的行号和行数也不同，需输出各行缓存位置信息，以供后续模块随时读取；
（ⅲ）图像边缘扩展
在像素信息缓存模块的基础上，根据半径设置，对像素缓存输出的行首尾两端像素进行复制，以保证滤波输出有效宽度同输入有效宽度相同，复制的像素占用水平消隐部分，同步信号相应扩展，同时，根据BAYER模式数据的特性，采取隔行隔列筛选提取的方式，组成新的像素信息阵列；
（ⅳ）降噪强度和混合半径接收
接收外部输入的降噪强度、混合半径、降噪模板系数阈值等参数，根据图像亮度、增益等条件，对输入值进行修正，从而得出用于生成滤波算子模板的各项系数；
（ⅴ）滤波算子生成
根据降噪强度和混合半径接收模块生成的修正后的半径、降噪强度、阈值、图像亮度、增益等参数，计算输出最终的N*N滤波模板，N的值由半径决定，算子各项系数由强度和阈值决定，针对每个像素点生成不同的滤波算子，并对扩展后的像素信息进行2D卷积操作，输出卷积结果；
（ⅵ）图像滤波；
（ⅶ）图像裁剪和输出
逐行对滤波后的图像信息及同步信号进行以像素为单位的裁剪，同时按输入BAYER序列对滤波结果进行排列，使最终输出BAYER格式数据与输入点相对应；
（ⅷ）图像输出。
所述步骤（ⅳ）中图像平均亮度、增益与输入值的关系如下式限定：
其中：r为输入半径，S为降噪强度，t为降噪参数阈值，Lavg为图像平均亮度，G为图像相对增益，和为公式的补偿值。
所述和分别为0.85和0.45。
所述步骤（ⅴ）中半径、降噪强度、阈值、图像亮度、增益之间有如下式限定：
其中：x，y为滤波模板相对中心点的坐标，r为半径即与中心点的距离，S为降噪强度，t为降噪阈值，L为该点与图像中心点亮度差，G为图像增益换算值，n为亮度补偿；当r > S*t时，该点滤波参数为0。
本发明的有益效果是：
本发明利用BAYER图像上RBG三种像素值与临近像素信息的相关性，以及自然物体图像边缘像素信息特性，根据不同半径像素矩阵与中心点距离和像素值的差异，求取二维滤波算子，对图像进行平滑。针对传统降噪算法的图像模糊、不同场景适应性较差、降噪强度调节方式单一、无法有效突出边缘信息和保留图像细节等问题均有较好的改善。本发明的算法能够应用在各种场景中，特别是亮度较低、噪声干扰较大、图像边缘信息复杂的场景，能够准确判断细节信息，根据不同降噪基准点选取相关性最高的临近像素信息进行降噪，输出图像有着很好的平滑性同时充分保留细节，满足对于前端图像采集的各种需要。
附图说明
图1是本发明基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪算法的实现框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图及实施例对本发明基于FPGA（Field Programmable Gate Arrays现场可编程门阵列）平台的空域和像素域混合降噪算法进行详细说明：
如图1所示， 一种基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪算法，所使用的软件模块包括像素信息缓存模块、图像边缘扩展模块、降噪强度和混合半径接收模块、滤波算子生成模块、图像滤波模块、图像裁剪和输出模块，所述算法包括以下步骤：
（ⅰ）图像输入；
（ⅱ）像素信息缓存
在BAYER格式图像上，根据输入滤波半径的需要，计算需要缓存像素的行数，并逐行滚动地存入RAM缓存资源中，不同滤波半径所需读取的行号和行数也不同，需输出各行缓存位置信息，以供后续模块随时读取；由于BAYER模式数据采用相邻2*2阵列为RB\GB的排列方式，故每一个像素周期缓存输出的数据种类都相应变化；
（ⅲ）图像边缘扩展
在像素信息缓存模块的基础上，根据半径设置，对像素缓存输出的行首尾两端像素进行复制，以保证滤波输出有效宽度同输入有效宽度相同，复制的像素占用水平消隐部分，同步信号相应扩展，同时，根据BAYER模式数据的特性，采取隔行隔列筛选提取的方式，组成新的像素信息阵列；举例说明，当图像滤波半径为3，则需使用7*7缓存像素数据，在BAYER模式数据中缓存为13行，每行首尾复制扩展1*5像素；
（ⅳ）降噪强度和混合半径接收
接收外部输入的降噪强度、混合半径、降噪模板系数阈值等参数，根据图像亮度、增益等条件，对输入值进行修正，从而得出用于生成滤波算子模板的各项系数；
对于图像平均亮度、增益与输入的关系，有如下限定：
其中，r为输入半径，S为降噪强度，t为降噪参数阈值，Lavg为图像平均亮度，G为图像相对增益，和为该公式的补偿值，根据大量实验，此处和分别为0.85和0.45，根据上式调整输入参数，可达到较为理想的效果；
（ⅴ）滤波算子生成
根据降噪强度和混合半径接收模块生成的修正后的半径、降噪强度、阈值、图像亮度、增益等参数，计算输出最终的N*N滤波模板，N的值由半径决定，算子各项系数由强度和阈值决定，针对每个像素点生成不同的滤波算子，并对扩展后的像素信息进行2D卷积操作，输出卷积结果；
半径、降噪强度、阈值、图像亮度、增益之间有如下式限定：
其中：x，y为滤波模板相对中心点的坐标，r为半径即与中心点的距离，S为降噪强度，t为降噪阈值，L为该点与图像中心点亮度差，G为图像增益换算值，n为亮度补偿；当r > S*t时，该点滤波参数为0。由此可见，在N*N邻域模板下，与中心参考点距离越远，影响越小，降噪强度和阈值越大，影响越大，与参考点亮度差距和增益的增加，对该点模板系数有增大的作用。
（ⅵ）图像滤波；
（ⅶ）图像裁剪和输出
逐行对滤波后的图像信息及同步信号进行以像素为单位的裁剪，同时按输入BAYER序列对滤波结果进行排列，使最终输出BAYER格式数据与输入点相对应；由于滤波操作的特性，大小为X*Y的图像四周各有N行和N列的无效结果，即输出大小为（X+2N）*(Y+2N)，其中N为经调整后的滤波算子半径，裁剪后的图像取中间X*Y个像素点，并在BAYER排列上与输入像素一一对应，最终完成降噪算法的实现和输出。
（ⅷ）图像输出。
本发明的基于FPGA平台的空域和像素域混合降噪新算法，该方法利用BAYER图像上RBG三种像素值与临近像素信息的相关性，以及自然物体图像边缘像素信息特性，根据不同半径像素矩阵与中心点距离和像素值的差异，求取二维滤波算子，对图像进行平滑。针对传统降噪算法的图像模糊、不同场景适应性较差、降噪强度调节方式单一、无法有效突出边缘信息和保留图像细节等问题均有较好的改善。该算法所使用的软件模块包括：像素信息缓存模块、图像边缘扩展模块、降噪强度和混合半径接收模块、滤波算子生成模块、图像滤波模块、图像裁剪和输出模块，应用于对清晰度和图像细节要求较高的前端高清图像采集设备中。本发明中公开的算法能够应用在各种场景中，特别是亮度较低、噪声干扰较大、图像边缘信息复杂的场景，能够准确判断细节信息，根据不同降噪基准点选取相关性最高的临近像素信息进行降噪，输出图像有着很好的平滑性同时充分保留细节，满足对于前端图像采集的各种需要。