基于SoPC的實時視頻處理與顯示設(shè)計

當(dāng)前基于軟核處理器的圖像系統(tǒng)已成為研究的熱點，使用FPGA來構(gòu)建基于片上可編程系統(tǒng)(SoPC)的圖像處理系統(tǒng)，已成為一種趨勢[1]。因此，本文采用SoPC技術(shù)，在Altera公司單片Cyclone系列FPGA上使用IP資源復(fù)用技術(shù)集成了NiosII軟核處理器及各種輸入輸出接口，完成了對視頻圖像的采集、預(yù)處理、存儲和顯示幾大功能。本系統(tǒng)對圖像進(jìn)行了灰度均衡化處理，使系統(tǒng)應(yīng)用更廣。由于直方圖均衡能直接從已知的圖像中提取信息，不需要額外的參數(shù)說明，所以在軍用、航空、商業(yè)等領(lǐng)域，特別是紅外圖像增強領(lǐng)域[2]有實際的意義。SoPC是Altera公司提出來的一種靈活、高效的柔性設(shè)計，不需要修改硬件[3]，就可方便地擴(kuò)展和修改嵌入式視頻采集功能。同時，由于融入眾多的IP核，保證了設(shè)計的高效、快速。

　　1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)及工作原理

　　系統(tǒng)框圖如圖1所示。系統(tǒng)上電后，Nios II軟核中的I2C控制總線對視頻采集模塊SAA7113H進(jìn)行配置，F(xiàn)PGA依靠像素時鐘和行、場信號同步采集SAA7113H芯片輸出的視頻信號中的灰度視頻數(shù)據(jù)，把采集到的灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計和灰度分布均衡化處理。Nios II軟核外部加一個延遲模塊，與灰度轉(zhuǎn)換模塊輸出的信號同步之后，視頻輸入模塊開始工作，通過存儲控制、DMA控制器傳輸視頻信號，LCD顯示控制等模塊顯示所采集的信號。所有處理都采用流水線操作，大大節(jié)省了系統(tǒng)的處理時間。

　　2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

　　2.1 視頻解碼芯片SAA7113H初始化

　　本系統(tǒng)中視頻解碼器的初始化配置由Nios II軟核處理器通過I2C總線完成，主要包括對視頻解碼器的工作模式，輸出行、場同步參考信號的時序關(guān)系以及輸出數(shù)字信號的格式等進(jìn)行設(shè)置。I2C總線是由Philips公司開發(fā)的一種兩線制總線，由一條串行數(shù)據(jù)線SDA和一條串行時鐘線SCL組成，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信，完成芯片配置。首先，I2C總線控制器發(fā)出一個數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠鹗紬l件：SCL信號保持高電平、而SDA信號由高電平變?yōu)榈碗娖綍r，開始傳輸?shù)刂窋?shù)據(jù)流。起始條件滿足后，發(fā)出一個8 bit的設(shè)備從地址，所有的外圍設(shè)備開始響應(yīng)起始條件并轉(zhuǎn)換下一個8 bit寄存器地址(7 bit地址+1 bit讀寫位)，由高位到低位依次傳輸。外圍設(shè)備識別出傳輸?shù)刂泛?，在?個時鐘脈沖(確認(rèn)位)把數(shù)據(jù)線變?yōu)榈碗娖剑缓箝_始將8 bit數(shù)據(jù)寫入或者讀出寄存器(讀寫位決定了數(shù)據(jù)的傳輸方向)。當(dāng)時鐘線SCLK為高電平、而數(shù)據(jù)線SDA由低電平變?yōu)楦唠娖綍r，表示一次數(shù)據(jù)傳輸完成，停止I2C總線，等待下一次的傳輸開始。圖2為I2C總線的數(shù)據(jù)傳輸時序圖。

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　　從SAA7113H的4個模擬輸入端AI11、AI12、AI21、AI22輸入的視頻圖像信號，經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換后產(chǎn)生數(shù)字色度信號和亮度信號，分別進(jìn)行亮度信號處理和色度信號處理。亮度信號處理的結(jié)果送到色度信號處理器，進(jìn)行綜合處理，產(chǎn)生YUV信號，經(jīng)格式轉(zhuǎn)化后從VPO(8位)輸出。所有這些功能均是在I2C總線控制下完成。SAA7113的寄存器配置通過I2C總線來進(jìn)行，遵從I2C總線協(xié)議。表1是SAA7113H寄存器的“寫”操作格式。

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　　其中，S為起始位，條件是SCL為高電平、SDA有下降沿、ACK-s為從動設(shè)備應(yīng)答位，P為終止位。在初始化過程中要注意：SAA7113H的節(jié)點地址(Slave Address)上電、RTS0為高電平時，其I2C寫地址為48H，讀地址為49H；RTS0為低電平時，其I2C寫地址為4AH，讀地址為4BH。

　　2.2 灰度直方圖統(tǒng)計及其均衡化

　　通過輸入系統(tǒng)獲取的圖像信息中含有各種各樣的噪聲與畸變，例如，光照度不夠均勻會造成圖像灰度過于集中，由CCD獲得的圖像經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換、線路傳送都會產(chǎn)生噪聲污染等，不可避免地會影響系統(tǒng)圖像的清晰程度，降低圖像質(zhì)量。但通過圖像增強可以改善圖像質(zhì)量。直方圖均衡化算法是空域圖像增強技術(shù)的重要算法，是圖像壓縮、圖像分割和圖像識別等后續(xù)圖像處理的基礎(chǔ)[2，4]，在圖像預(yù)處理技術(shù)中有廣泛的應(yīng)用。

　　2.2.1 直方圖均衡化原理

　　直方圖均衡是以概率論為基礎(chǔ)，運用灰度點運算來實現(xiàn)直方圖變換。原始圖像的直方圖包含了豐富的圖像信息，描述了圖像的灰度級內(nèi)容，反映了圖像的灰度分布情況。直方圖統(tǒng)計及均衡化的基本思想是對在圖像中像素個數(shù)多的灰度級進(jìn)行展寬，而對像素個數(shù)少的灰度級進(jìn)行縮減，從而達(dá)到清晰圖像的目的[5]。通過點運算使輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級上都有相同的像素點的數(shù)目。在圖像增強處理中運用如下公式：

　　(3)用累積分布函數(shù)作變換函數(shù)進(jìn)行圖像灰度變換。