一种基于fpga平台的自适应图像清晰度评价算法
【技术领域】
[0001] 本发明设及视频图像处理领域，特别是一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评 价算法。
【背景技术】
[0002] 目前业界图像清晰度评价算法多用于相机自动聚焦系统中，对图像清晰度进行评 估，为聚焦操作提供依据，清晰度评价算法多为灰度方差或绝对阔值梯度算法，运些算法单 峰性较好但往往抗噪声性能不佳，无法有效分离噪声和图像边缘信息，从而造成峰值不准 等问题，对于实时性或图像清晰度需求较高的聚焦或清晰度评价系统往往难W满足要求。
【发明内容】
[0003] 本发明为了解决上述问题而提供一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算 法。
[0004] 本发明为解决运一问题所采取的技术方案是:一种基于FPGA平台的自适应图像清 晰度评价算法，包括像素信息缓存模块、时钟调整模块、图像缩放去高频干扰模块、图像平 滑模块、高频分量提取模块和统计输出模块，该方法的具体步骤为： i图像输入； ii像素信息缓存模块根据视频缩放比例计算所需缓存像素的行数，并存至RAM资源 中；同时时钟调整模块根据缩放后的图像数据量，减小输出驱动时钟频率，从而达到输入输 出数据率相等； iii图像缩放去高频干扰模块根据输出驱动时钟读取RAM数据，按相应比例和位置找 出输出像素在ram中的4个临近像素点，形成2*2参考矩阵，并根据输出像素点与矩阵各点的 距离计算加权系数，得出输出像素值； iv图像平滑模块对缩放后的图像进行RAM缓存，并根据不同场景的图像增益调整平滑 系数，对图像进行5巧低通滤波和非线性滤波，进一步去除噪声干扰； V高频分量提取模块先对图像进行缓存，并形成5巧像素阵列，然后根据图像增益变化 进行对比度线性拉伸，补偿前端增益，再利用二阶微分卷积模板对图像进行水平、垂直和正 负45度角卷积并取两个较大分量进行归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的 有效高频分量值； Vi统计输出模块根据图像大小和预设的统计区域，对图像中各点的高频分量进行加 权和累加，最终输出W帖为单位的清晰度评价值。
[0005] 本发明具有的优点和积极效果是： 本发明利用空域中图像临近像素信息的相关性，对图像噪声等干扰信息进行有效抑 审IJ，同时对图像内景物边缘的高频分量进行筛选和提取，并通过统计功能快速反馈当前场 景物体的清晰度，无论是图像场景适应性还是系统实时性都具有良好表现。
【附图说明】
[0006] 图1是本发明的功能框图； 图2是本发明的图像平滑模块和高频分量提取模块的流程图。
【具体实施方式】
[0007] W下参照附图及实施例对本发明的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价 算法进行详细的说明。FPGA为Field Programmable Gate Arrays,现场可编程口阵列。
[0008] 如图1所示，一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，包括像素信息缓存 模块、时钟调整模块、图像缩放去高频干扰模块、图像平滑模块、高频分量提取模块和统计 输出模块，该方法的具体步骤为： i图像输入； ii像素信息缓存模块根据视频缩放比例计算所需缓存像素的行数，并存至RAM资源 中；同时时钟调整模块根据缩放后的图像数据量，减小输出驱动时钟频率，从而达到输入输 出数据率相等； i i i图像缩放去高频干扰模块根据输出驱动时钟读取RAM数据，按相应比例和位置找出 输出像素在RAM中的4个临近像素点，形成2*2参考矩阵，并根据输出像素点与矩阵各点的距 离计算加权系数，得出输出像素值。相关统计和试验数据表明，图像按1:0.25~1:0.5缩放 时，对于高频干扰的去除作用最为明显； iv如图2所示，图像平滑模块对缩放后的图像进行RAM缓存，并根据不同场景的图像增 益调整平滑系数，对图像进行5巧低通滤波，再进行非线性滤波，进一步去除噪声干扰. 进一步地低通滤波包括高斯模糊滤波，非线性滤波包括非线性5阶中值滤波。
[0009] V高频分量提取模块先对图像进行缓存，并形成5巧像素阵列，然后根据图像增益 变化进行对比度线性拉伸，补偿前端增益，再根据sobel梯度算子卷积模板进行改进，进一 步降低噪声的敏感性，对图像进行水平和垂直W及正负45度方向进行卷积，根据sobel模板 推导公式：
才传统梯度算子进行各项同性化，取整数系数 的近似，得到新的5*5 sobel卷积模板，下W垂直和45°模板为例：
水平和135°模板分别为垂直和45°模板的转置矩阵，分别卷积后取其中两个较大分量， 再按分量值做加权归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的有效高频分量值； Vi统计输出模块，根据图像大小和预设的统计区域，对图像中各点的高频分量进行加 权和累加，最终输出W帖为单位的清晰度评价值。
[0010]本发明中的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法能够应用在不同场 景中，特别是夜间低照大噪声的场景下，有着良好的抗噪声干扰特性，并能够突出实际图像 细节，使用与实时性要求较高的自动聚焦评价系统和产品中，实现场景自适应和图像清晰 度快速反馈功能。
【主权项】
1. 一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，包括像素信息缓存模块、时钟调 整模块、图像缩放去高频干扰模块、图像平滑模块、高频分量提取模块和统计输出模块，该 方法的具体步骤为： i图像输入； ii像素信息缓存模块根据视频缩放比例计算所需缓存像素的行数，并存至RAM资源 中；同时时钟调整模块根据缩放后的图像数据量，减小输出驱动时钟频率，从而达到输入输 出数据率相等； iii图像缩放去高频干扰模块根据输出驱动时钟读取RAM数据，按相应比例和位置找 出输出像素在RAM中的4个临近像素点，形成2*2参考矩阵，并根据输出像素点与矩阵各点的 距离计算加权系数，得出输出像素值； iv图像平滑模块对缩放后的图像进行RAM缓存，并根据不同场景的图像增益调整平滑 系数，对图像进行5*5低通滤波和非线性滤波，进一步去除噪声干扰； v高频分量提取模块先对图像进行缓存，并形成5*5像素阵列，然后根据图像增益变化 进行对比度线性拉伸，补偿前端增益，再利用二阶微分卷积模板对图像进行水平、垂直和正 负45度角卷积并取两个较大分量进行归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的 有效高频分量值； vi统计输出模块根据图像大小和预设的统计区域，对图像中各点的高频分量进行加 权和累加，最终输出以帧为单位的清晰度评价值。2. 根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在 于:所述的步骤i i中缩放比例为1: 〇. 25~1:0.5。3. 根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在 于:所述的步骤iv中低通滤波为高斯模糊滤波。4. 根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在 于:所述的步骤iv中非线性滤波为非线性5阶中值滤波。5. 根据权利要求1所述的一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，其特征在 于：所述的步骤v中对图像进行水平和垂直以及正负45度方向进行卷积的方法为：根据 sobel模板推导公式：对传统梯度算子进行各项同性化，取整数系数的近似，得到新的5*5 sobel卷积模板， 垂直和45°模板为：水平和135°模板分别为垂直和45°模板的转置矩阵，分别卷积后取其中两个较大分量， 再按分量值做加权归一化，当作该点的边缘强度，从而串行输出各点的有效高频分量值。
【专利摘要】本发明公开了一种基于FPGA平台的自适应图像清晰度评价算法，包括像素信息缓存模块、时钟调整模块、图像缩放去高频干扰模块、图像平滑模块、高频分量提取模块和统计输出模块。本发明利用空域中图像临近像素信息的相关性，对图像噪声等干扰信息进行有效抑制，同时对图像内景物边缘的高频分量进行筛选和提取，并通过统计功能快速反馈当前场景物体的清晰度，无论是图像场景适应性还是系统实时性都具有良好表现。
【IPC分类】G06T5/00, G06T7/00
【公开号】CN105631854
【申请号】CN201510939088
【发明人】戴林, 白云飞
【申请人】天津天地伟业数码科技有限公司
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年12月16日