基于FPGA的彩色图像Bayer变换实现

文章摘要：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

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　　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。

　　1.1  双线性插值法

　　如图3所示，每个像素位置原本仅有一种彩色分量，缺少的2种彩色分量由3×3邻域内具有相同颜色分量的像素平均值获得。图3中B7和G3处像素的R，G，B分量由下式计算：

　　双线性插值法具有运算简单，易于实现的优点。其本质是一低通滤波器，缺点是忽略了不同彩色分量之间的相关信息以及图像的边缘。这样，错误数据在复原的图像边缘会造成模糊甚至出现颜色混叠。

　　1.2 Ron Kimmel方法

　　Ron Kimmel方法对于绿色像素，计算该点在各个方向的梯度，然后对梯度值加权进行平均；对红色和蓝色像素分量，取则红色和蓝色分量对绿色的比值进行加权平均。这种方法可以显著改善图像中物体边缘的颜色混叠。

　　1.3  Optimal Recovery方法

　　Optimal Recovery方法计算复杂度较高，但也是目前公开发表的图像质量最佳的算法。一般的嵌入式系统很难实时完成。本文图像处理系统采用Lattice的FPGA芯片LFECPIIM50，充分利用FPGA的天然并行结构，实时(1 208×1 024图像，12帧／s)实现Bayer转换算法，收到了很好的效果。Optimal Recovery算法如下：

　　(1)如图4所示，完成图中所示P5处绿色像素插值尽可能利用精细尺度模式。

　　(2)计算蓝色分量需要2步：

　　①找回在红色空间丢失的蓝色分量：

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