[发明专利]一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法

权利要求书

1.一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一，将外部传感器输入的视频数据利用乒乓缓存结构映射到FPGA内部存储器上，获得当前帧图像；

步骤二，在FPGA内部构建高斯平滑运算模块，对当前帧图像进行高斯平滑运算；

步骤三，在FPGA内部构建运动判断参数模块，获取参考帧和当前帧差值残差阈值和运动向量阈值；

步骤四，在FPGA内部构建运动强度检测模块，获取参考帧和当前帧像素残差值和运动张量值；

步骤五，在FPGA内部构建运动强度判别模块，通过对参考帧和当前帧像素残差值和参考帧和当前帧差值残差阈值对比，运动张量值和运动向量阈值对比将当前帧图像区分为背景区域和前景区域，对背景区域进行时域降噪，前景区域进行空域降噪；

步骤六，将降噪后的图像输出FPGA，并将降噪后的图像存入外部存储器，作为下一帧的参考帧图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤一的实现方法为：在FPGA内构建输入数据流选择单元、当前帧缓存存储器、参考帧缓存存储器和输出数据流选择单元，当外部传感器输入的视频数据中第一帧图像数据到来时，根据输入数据流选择单元提供的片选信息将图像数据依次缓存到当前帧缓存存储器中，第一帧数据全部缓存结束后立刻进入下一个缓存周期，由片选单元切换，开始将连续输入的图像数据缓存到参考帧缓存存储器中，同时，将参考帧缓存存储器缓存的图像数据通过输出数据流选择单元的选择，连续不断的输出，在第三个缓存周期，再次切换图像数据缓存，如此周而复始的循环，实现并行工作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤二中：采用5*5的滤波模板设计高斯平滑滤波器，先例化5个异步FIFO，缓存5行图像数据，在时钟的上升沿同时从FIFO中读出数据，并分别与高斯滤波器的5个系数做卷积运算，将高斯平滑滤波器分为垂直滤波和水平滤波，垂直滤波输出是并行的5个不同行同一列的垂直像素点，得到垂直滤波的结果作为水平滤波的输入。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三构建的运动判断参数模块将当前帧图像经过异步FIFO缓存之后和参考帧对应的5*5邻域像素做差运算，得到的帧差图中心像素5*5邻域求和得到绝对值，再利用定点除法得到均值作为参考帧和当前帧差值残差阈值CT。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤三中：将高斯平滑运算得到的结果分块成16*16的子块，分别计算出这些子块的方差，对子块的方差进行加权平均得到单帧方差估计值作为运动向量阈值ST。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四获取运动张量值的具体方法为：在FPGA内部将当前帧高斯平滑运算得到的结果和外部存储器通过异步FIFO缓存之后的参考帧图像下采样之后依次通过梯度计算与累加计算，构建当前块的运动张量S。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四获取参考帧和当前帧像素残差值的具体方法为：将参考帧图像和梯度计算之后的当前帧图像进行差值计算，构建像素残差值C。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五中：在FPGA内部进行运动强度判别，利用当前块运动张量S，像素残差值C,参考块和当前块差值残差阈值CT以及运动向量阈值ST将图像区域分为前景区域和背景区域，如果每一像素点的像素残差值C小于参考块和当前块差值残差阈值CT，且当前块运动张量S小于运动向量阈值ST，认为当前块为背景区域，进行时域降噪；如果残差C大于参考块和当前块差值残差阈值CT，认为当前块为前景区域，只使用空域滤波；如果残差C小于参考块和当前块差值残差阈值CT，但运动向量S大于运动向量阈值ST，认为当前块为前景区域，只使用空域滤波。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤五中：时域滤波具体算子如下：

其中P为最终时域降噪后的结果，P_t为当前帧图像，P_t-1为参考帧图像，k为时域滤波器的滤波系数。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五中：空域滤波采用简化后的双边滤波在FPGA上实现，运算过程如下：

1)计算高斯模板和用于值域权重计算的256地址数据；

2)根据3*3原图和中心点差值判断，得到值域模板；

3)将高斯模板和上一步的值域模板相乘，得到双边权重模板；

4)将得到的3*3个新的权重累加；

5)根据累加结果，归一化完成最终权重模板的计算；

6)将最新模板和原始3*3原图卷积，得到新的目标像素；

7)将以上过程构建为流水线，每个时钟输出一个计算结果。