基于fpga与dsp的实时视频图像偏色校正系统

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1、基于FPGA与DSP的实时视频图像偏色校正系统摘要：提出一种基于FPGA与DSP的实时视频图像偏色校正系统，包括数字视频解码芯片、FPGA、DSP以及数字视频编码芯片。该系统能以一种格式接收视频图像信号并以相同的格式输出，输出偏色校正后的视频信号相比输入的视频信号而言，延迟非常小，实时性强，是一种较为实用的视频图像偏色校正系统。关键词：实时系统；颜色校正；颜色恒常性;FPGA中图分类号：TN911.73?34；TP391.41文献标识码：A文章编号：10047373X(2015)12?0077?030引言通过

2、可见光成像系统采集的视频图像往往因为环境光照的影响存在偏色的问题，这是因为成像系统不能够对变化的环境光照条件做出对应的光谱响应，使得图像的颜色范围发生了偏移，也引起了图像偏色。因此，需要利用视频图像偏色校正技术对图像的颜色范围进行实时调整，使其与人眼视觉系统对场景真实颜色的感知相吻合，这对于可见光成像系统成像质量的提高有着重要的意义。现有技术中，关于偏色校正的方法很多，比如白点法［1］、灰色调法［2］、灰度世界假设方法［3］等。其中，灰度世界假设方法认为平均场景反射分量是没有颜色的，并以此假设为基础利用输入图

3、像的R、G、B三个分量计算出偏色校正系数，进而实现对图像的偏色校正。文献［4］提出了灰度边缘假设方法，认为场景反射分量导数的范数是没有颜色的，而后利用此假设进行偏色校正系数的估计。此外，文献［4］结合上述的几种方法建立了一个统一的颜色恒常性计算框架。文献［5］对多种偏色校正方法进行了综述和比较。文献［6］提出了一种偏色校正系数的层级计算模型，在该模型中，各层级分别模拟了人眼视觉系统中从视网膜到初生视觉皮层的颜色处理机制。通过对这些偏色校正方法进行仿真和比较，发现灰度世界假设方法具有计算过程相对简单以及校正效果

4、与人眼视觉感知非常一致等优点。虽然现有技术中偏色校正的方法较多，但是实时视频图像偏色校正系统并没有成熟型号产品。偏色校正系统多采用将图像采集到计算机后在计算机上进行偏色校正的方案，该方案需要依赖于计算机，给实际应用带来诸多不便，具有很大的局限性。针对此问题，本文提出一种基于FPGA与DSP的实时视频图像偏色校正系统，该系统对灰度世界假设方法[3]进行了实现，利用上一帧计算得到的偏色校正系数对下一帧进行偏色校正，不仅不需要对一帧图像进行存储，而且使得输出的偏色校正后的视频信号相比输入的视频信号延迟非常小，实时性

5、强，可有效提高可见光成像系统的成像质量。1系统组成如图1所示，本文提出的基于FPGA与DSP的实时视频图像偏色校正系统，硬件上包括数字视频解码芯片、FPGA、DSP以及数字视频编码芯片。其中，数字视频解码芯片采用DS90CR286，FPGA采用EP3SE110F1152,DSP采用TMS320C6455,数字视频编码芯片采用DS90CR285。端口连接方式为：FPGA的端口R[7:0]、G[7:0]、B[7:0]、FI、LI、CLK1与数字视频解码芯片的R[7:0]、G[7:0]、Bp:0]、FI、LI、CL

6、K1相连;FPGA的端口R[7:0]、G[7：0]>B[7:0]、F2、L2、CLK2与数字视频编码芯片的R[7:0]、G[7：0]>B[7:0]、F2、L2、CLK2相连；FPGA的端口SR[31:0]、SG[31：0]>SB[31:0]、INT与DSP的SR[31:0]、SG[31:0]、SB[31：0]、INT相连；FPGA的端口WR[15:0]、WG[15:0]、WB[15：0]与DSP的WR[15:0]、WG[15:0]、WB[15：0]相连。由于灰度世界假设方法的计算过程与其他偏色校正方法相比相对

7、简单，且校正效果与人眼视觉感知非常一致，因此，提出的偏色校正系统通过协同FPGA与DSP对灰度世界假设方法进行了实现。其中，FPGA用于实现该方法中的像素累加和偏色校正部分，DSP用于实现偏色校正系数的计算。接下来，将详细阐述各个实现环节。2实现步骤偏色校正系统具体的实现步骤为：步骤1:输入的CameraLink格式彩色数字视频信号经数字视频解码芯片解码后分解为彩色RGB信号（R[7:0】、G[7：0]>B[7：0]）、帧同步F1、行同步LI、像素时钟信号CLK1传递给FPGA。步骤2:在FPGA中，彩色RG

8、B信号（R[7:0]、G[7：0]>B[7：0]）在帧同步F1、行同步L1、像素时钟信号CLK1的控制下用于像素累加计算出3个累加数SR[31：0]>SG[31：0]>SB[31：0],而后，SR[31:0]、SG[31:0]、SB[31：0]随同FPGA产生的中断信号INT传递给DSP，3个累加数的计算公式为：式中：除以256通过右移8位来实现。由于处理的对象为视频图像，前后两帧的关联性非常大，也