[发明专利]卡尔曼滤波的FPGA实现方法、系统、存储介质和终端

说明书

本发明公开了一种卡尔曼滤波的FPGA实现方法、系统、存储介质和终端，通过对图像进行滤波窗口为3*3的均值滤波后，利用卡尔曼数学模型对前后帧图像进行加权运算，在无需加大滤波窗口的情况下，既达到良好的滤波效果，同时也保留了图像的有效细节，并且消除了时空域降噪特有的拖影；利用FPGA解决高清视频前后两帧图像的数据同步问题，再对卡尔曼数学模型进行加速运算，以内窥镜摄像系统50Hz输出为例，完成整个算法模型仅需36*6.73ns，满足内窥镜摄像系统的实时降噪需求。

技术领域

本发明涉及内窥镜图像处理技术领域，尤其涉及的是一种卡尔曼滤波的FPGA实现方法、系统、存储介质和终端。

背景技术

内窥镜摄像系统是临床微创外科手术必不可少的工具，高清实时的影像质量对手术的安全进行至关重要。图像噪声是存在于图像数据中不必要的或多余的干扰信息，噪声的存在严重影响了图像的质量，因此内窥镜摄像系统需对高清视频进行实时降噪处理。

鉴于实时性要求较高，内窥镜摄像系统一般采用空间域滤波的降噪方法，如均值滤波、中值滤波等。空间域滤波的方法通常对某一类噪声的滤除效果明显，但对其他噪声表现平平。

而对于时空域滤波，降噪效果较空间域滤波明显，但由于采用两帧或多帧图像的信息，图像运动时难免会出现拖影。目前，去除拖影的方法有运动估计法和自适应法，其中，运动估计法由于计算量较大，不适用于内窥镜高分辨率高帧率系统。

而且，传统的内窥镜摄像系统是基于工控机来进行图像处理，在图像分辨率是720P等低清情况时尚可处理得过来。随着科学技术的发展，内窥镜摄像系统的图像分辨率已达高清1080P、4K甚至8K的水平，这已超出工控机的处理能力范围，内窥镜摄像系统的实时性大打折扣。同时对于1080P等高分辨率的图像，要想获得良好的滤波降噪效果，需适当加大滤波半径，但这会加大图像处理的延时，不利于内窥镜摄像系统实时性的实现。

因此，现有的技术还有待于改进和发展。

发明内容

本发明的目的在于提供一种卡尔曼滤波的FPGA实现方法、系统、存储介质和终端，用于超高清低延时的内窥镜摄像系统，解决工控机方案无法满足内窥镜摄像系统的实时降噪处理需求的问题。

本发明的技术方案如下：一种卡尔曼滤波的FPGA实现方法，其中，具体包括以下步骤：

S1：对输入的高清视频数据进行缓存；

S2：从缓存的高清视频数据中读取当前需要处理的一帧图像数据、前一帧经过降噪后的图像数据及其方差；

S3：将当前需要处理的一帧图像数据、前一帧经过降噪后的图像数据及其方差进行卡尔曼滤波运算，得到当前需要处理的一帧图像降噪后的图像数据，同时计算出当前需要处理的一帧图像的方差；

S4：缓存当前需要处理的一帧图像降噪后的图像数据及其方差；

S5：根据内窥镜摄像系统视频输出时序要求，从缓存的降噪后图像数据中读取降噪后的图像数据进行输出显示。

所述的卡尔曼滤波的FPGA实现方法，其中，所述S1中，将视频输入模块输入的高清视频数据缓存进DDR，从DDR中读取当前需要处理的一帧图像的图像数据和前一帧经过降噪后的图像数据及方差，分别缓存进FIFO1和FIFO2。

所述的卡尔曼滤波的FPGA实现方法，其中，所述S2中，同时判断FIFO1、FIFO2、FIFO3、FIFO4的状态，在确保FIFO1和FIFO２非空、FIFO3和FIFO4非满的情况下，同时读取FIFO1、FIFO2的数据，进入卡尔曼滤波运算模块进行算法运算。