[发明专利]基于三次卷积算法的彩色图像尺度扩大的FPGA实现方法

说明书

本发明公开了一种基于三次卷积算法的彩色图像尺度扩大的FPGA实现方法，依据三次卷积插值算法的基本原理对算法进行优化，将浮点型矩阵运算优化为系数为整型的参数模板M运算；用matlab读取彩色图像文件，根据优化后的三次卷积插值算法，进行FPGA图像处理。处理后的图像边缘清晰，灰度变化细腻，克服了最近邻域插值法和双线性插值法处理后图像，边缘模糊，灰度不连续的缺点。

技术领域

本发明属于数字信号处理领域，具体涉及一种基于三次卷积算法的彩色图像尺度扩大的FPGA实现方法。

背景技术

人在回路的目标识别过程中，飞行员或操作手在选择跟踪目标时，往往由于距离远、目标小，难以选择。若将远距离拍摄的小目标图像，以4倍或更大倍数，对图像的全局或者局部进行尺度扩大，提高图像的分辨率，使图像目标清晰可见，容易辨别，这就大大降低了选择跟踪目标的难度。

图像尺度变换一种是根据需要改变图像的大小尺寸，使图像按照一定比例缩小或放大。在数字几何变换中，图像尺度变换属于一种较复杂的操作，不同的算法对处理后的图像质量影响较大，处理后新图像的像素，在原图像可能找不到与之相对应的像素点，只能用插值的方法近似进行处理。常用的尺度转换算法有最近邻插值法、双线性插值法以及三次卷积插值法。其中最近邻域插值法，处理后的图像边缘，锯齿现象严重；双线性插值处理后的图像边缘有明显的网格现象，边缘灰度不连续，不能有效提高图像的分辨率。三次卷积插值法运算量较大，存在复杂的浮点型运算，不利于模板控制运算。

发明内容

针对上述问题，本发明需提供一种彩色图像尺度扩大的方法，处理后的图像边缘清晰，灰度变化细腻，可以有效提高图像的分辨率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于三次卷积算法的彩色图像尺度扩大的FPGA实现方法，包括如下步骤：

步骤1、依据三次卷积插值算法的基本原理对算法进行优化，将浮点型矩阵运算优化为系数为整型的参数模板M运算；

步骤2、用matlab读取彩色图像文件，根据步骤1优化后的三次卷积插值算法，进行FPGA图像处理。

进一步，所述步骤1实现方法如下：

若输出图像任意一点(x,y)的灰度值f’(x,y)，对应输入源图像坐标为(i+u,j+v)的灰度值f(i+u,j+v)，其中i,j,u和v如公式(1)所示：

i＝[x/2],j＝[y/2],u＝x/2-i,v＝y/2-j (1)

f(i+u,j+v)＝A×B×C (2)

其中公式(2)中A,B,C均是矩阵。

A＝[S(1+u) S(u) S(1-u) S(2-u)] (3)

其中S(w)是对sin(w)/w的逼近；

将公式(3)、(4)、(5)代入公式(2)，得到f(i+u,j+v)＝A×B×C＝M×B，

其中M如公式(7)所示，

进一步，所述步骤2根据优化后的三次卷积插值算法，进行FPGA图像处理，包括如下步骤：

步骤(1)根据输入图像参数，进行FPGA内行缓存深度的设置以及行缓存与触发器之间的串并连接架构设置；

步骤(2)控制行缓存的读取时机；

步骤(3)对处理后的图像灰度进行计算。