[发明专利]一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法

说明书

本发明公开了一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法，将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；对高斯平滑后的当前帧计算参考帧和当前帧差值残差阈值和运动向量阈值，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。最后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。本发明将运动向量阈值和参考块与当前块差值残差阈值代替一个简单的阈值进行动态多阈值分割，将图像分为背景区域和前景区域，提高了区域判别的准确度。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体是一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法。

背景技术

现场可编程门阵列(FPGA)越来越多地用于视频处理应用程序的实现。对于延迟和功耗是重要考虑因素的实时嵌入式应用程序尤其如此。当图像数据从传感器流式传输时，嵌入在智能相机中的FPGA能够直接执行大部分图像处理，而相机则提供经过处理的输出数据流，而不是图像序列。智能相机的视频数据在采集、处理、传输的过程中会不可避免遭到随机噪声的损坏，各种噪声不但影响了视觉质量，产生不良的视觉感受，还会阻碍用户获取真实正确的信息，甚至使用户对视频信息产生曲解。视频去噪方法大致分为空域去噪和时域去噪，空域去噪无法避免破坏图像细节,会出现闪烁的伪影，时域去噪忽略了空间相关性,会出现拖影以及块效应，因此时空域联合成为视频去噪的主要发展方向。时域滤波的可靠性取决于两个方面，一是运动估计的精确性，二是像素值的时域连续性，表现在运动轨迹的像素值相同或缓慢变化。空域滤波结果的可靠性取决于像素空间的相关性。

目前的时空域联合视频去噪方法存在问题待解决，一是仅关注软件算法的效能，针对串行处理器进行了优化，没有良好的FPGA硬件架构，不适合并行处理，实际运行速度较慢；二是通常把视频帧利用单个阈值简单的划分为运动区域和静止区域，缺乏很好的区分度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法，避免了数字视频图像数据进行采集处理过程中产生的噪声，同时将软件算法并行化处理，提升了FPGA移植后的处理速度。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于FPGA的视频去噪硬件实现方法，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。

本发明与现有的技术相比，其显著优点为：(1)提出运动向量阈值和参考块与当前块差值残差阈值代替一个简单的阈值进行动态多阈值分割，将图像分为背景区域和前景区域，提高了区域判别的准确度2)时域降噪采用有限冲击响应滤波，空域降噪采用双边滤波，有效的处理和保留了视频图像的边缘信息和细节(3)提出了基于本发明算法的硬件并行化架构，将算法移植到FPGA上实现，具有很好的兼容性和通用性，提升了算法的实时性。

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

附图说明

图1为本发明的算法逻辑框架图。