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        基于SOPC的紅外視頻網絡傳輸系統

        作者: 時間:2015-02-06 來源:網絡 收藏

          模塊中的數據流程分析如下:軟核CPU與前端采集模塊(CPLD、A/D、CCD)交互把數據經雙口RAM0(緩存)采集到DDR中,通過控制PLB總線加載采集的圖像送算法處理模塊進行處理,算法處理模塊首先進行邊界擴展(此步驟也可省略),邊界擴展是僅對一幀圖像邊界數據進行鏡面反射來完成,即邊界數據的擴展存儲實現,不需要進行數據運算即可完成,擴展后數據緩存到RAM0,即可進行均值濾波,均值濾波對每一個像素的消噪處理需要8次加法和1次乘法。384×288個像素可并行處理,處理完的數據送到RAM1進行下一步非均勻校正。在非均勻校正中,校正增益和校正偏移量是在測溫前由高低溫定標產生,兩個校正因子可并行進行運算獲得,獲得后的因子存入RAM1中,以便非均勻校正時直接加載。在非均勻校正中,384×288個像素可并行進行,每個像素需1次乘法和1一次加法運算。處理完成后的數據送到RAM2進行下一步的溫度標定和灰度拉伸。溫度標定和灰度拉伸兩者可并行進行。由于溫度標定和灰度拉伸需對整幀圖像處理,所以若要減少RAM2的容量,可考慮把圖像存入DDR中,需要時再讀出。在灰度拉伸中,首先進行直方圖統計,統計圖像各灰度值的像元個數,找出圖像有效灰度范圍,并求出最小值min和最大值max。把最大值和最小值代入三段的斜率計算公式,計算出斜率后即可進行灰度拉伸,灰度拉伸每個像素需要做2次比較、1次減法、1次乘法和1次加法,384×288個像素可以并行處理。灰度拉伸完成后的數據送RAM3進行下一步的偽彩處理,偽彩是把每個像素點的灰度值轉換R、G、B對應的三分量,因此可對384×288個像素并行處理。而每個像素點R、G、B的轉換也可以并行運算。轉換后的數據送雙口RAM1,然后由RAM模塊進行讀出存入SD卡中,進行控制顯示。在前期開發模塊時也可直接送LCD顯示。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/269588.htm

          在進行圖形處理過程中,由于可以最大化的進行并行運算,所以不僅可考慮算法模塊內部多個像素之間的并行處理,也要考慮算法模塊之間的并行性,如在進行一幀圖像的濾波時,可同時進行上一幀圖像的校正。

          各個算法模塊實現如下

          

        圖1基于SOPC的紅外視頻網絡傳輸系統

         

          圖2校正系數

          

        圖1基于SOPC的紅外視頻網絡傳輸系統

         

          圖3校正偏移

          

        圖4非均勻性校正

         

          圖4非均勻性校正

          

        圖5 灰度拉伸

         

          圖5 灰度拉伸

          

        圖6均值濾波

         

          圖6均值濾波

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        關鍵詞: FPGA ARM Microblaze

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