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基于FPGA的圖像調焦系統(tǒng)研究
摘要: 基于本模塊的輸入端口直接輸入DVI信號,并非直接的采集圖像端口,在實際應用中需要完成整個調焦過程,增加控制電機的控制電路模塊,并對整個調焦過程的實時性進行綜合*價。另外,基于圖像技術的自動調焦方法有一個非常重要的應用前景是與CMOS圖像傳感器集成。由于CMOS圖像傳感器與FPGA采用了相同的制造工藝,所以是可以集成的。CMOS圖像傳感器集成了自動調焦功能后,不僅可以簡化成像系統(tǒng)中自動調焦部分的設計,還提高了其與CCD圖像傳感器的競爭力。
關鍵詞: FPGA 圖像調焦
Abstract:
Key words :

關鍵字:FPGA

    摘要:采用基于圖像技術的自動調焦方法,根據(jù)圖像分析出圖形的質量,完成圖像預處理、清晰度判別,獲得當前的成像狀況。通過控制電機,完成調焦操作。其中核心技術是分析圖像質量*價函數(shù)。針對調焦算法計算量大、計算復雜等問題,采用中值濾波和灰度線性變換的圖像預處理方法,流水線作業(yè),“乒乓”操作,雙蝶形處理器復用,基-2FFT算法相結合的工作模式。實驗結果證實,本方法解決了自動調焦算法復雜系統(tǒng)控制的速度問題。

  基于圖像技術的自動調焦方法,是從與傳統(tǒng)的自動調焦技術完全不同的角度出發(fā),直接對拍攝的圖像采用圖像處理技術,對圖像進行成像質量分析,得到系統(tǒng)當前的對焦狀態(tài),然后通過驅動機構調整成像系統(tǒng)鏡頭的焦距實現(xiàn)自動調焦過程。

  1 調焦算法分析

  一幅圖像是否聚焦,反映在空域上是圖像的邊緣及細節(jié)是否清晰,而圖像的邊緣及細節(jié)信息可以通過對圖像進行微分來獲取。因此,利用信息作為聚焦的判據(jù)。這種提取圖像邊緣信息的函數(shù)稱為聚焦*價函數(shù),圖像經(jīng)其處理后所得到的量值能夠反映圖像的清晰度。

  聚焦*價函數(shù)應具有以下幾個特性:無偏性、單峰性、高靈敏度、較高信噪比、較小計算量。

  因此,采用圖像處理方法實現(xiàn)自調焦,重要的就是找到一個理想的圖像清晰度*價依據(jù),所以本系統(tǒng)的核心算法就是圖像的清晰度*價函數(shù)實現(xiàn)算法和調焦實現(xiàn)算法。在圖像的清晰度算法中主要對圖像進行了圖像的預處理過程,清晰度*價算法,電機控制算法3個部分。

  圖像從空間域轉換到頻域進行分析是圖像處理的常用手段。同時,由于清晰圖像比模糊圖像包含有更多的圖像信息和細節(jié),分析之后發(fā)現(xiàn)清晰度比較高的圖像邊緣信息清晰可辨,對應于圖像的傅里葉變換之后的高頻分量加強,低頻分量減少,而模糊圖像則是低頻分量增加,高頻分量減少,這樣基于功率譜的圖像清晰度*價函數(shù)理論依據(jù)就產(chǎn)生了。

  對于連續(xù)的圖像f(x,y),當時,可以求出其二維傅里葉變換

  對于數(shù)字圖像,如考慮把f(x,y)在x和y方向上用抽樣間隔△x,△y進行抽樣得到,則f(x0+m/M,y0+n/N)=f(m,n),M,N為橫縱方向的像素數(shù)(△x=I/M,△y=,I/N),m,n=0,±1,±2…。

  假設上式為周期性的,即得

  由于聚焦清晰的圖像具有清晰可辨的邊緣信息,圖像包含更多的高頻分量從能量的角度看,圖像高頻分量增加既信號能量增加,這樣可利用能量功率譜函數(shù),構建圖像的清晰度*價函數(shù)得到

  其中,Pl(u,v)為圖像的功率譜函數(shù),L為圖像的序列號。

  各種不同清晰度*價函數(shù)的區(qū)別在于判別圖像高頻分量成分的多少,這里采用對圖像高頻分量加權的方法,同時它的加權系數(shù)符合這樣的一個規(guī)律:隨著頻率的增加,它的值也增加,可以反映出圖像中高頻分量的成分多少,實際處理過程中采用該像素到中心像素的距離。式(4)是對圖像的頻譜中各個高頻分量加權處理后,得出能反映圖像的*價參數(shù)。圖3是經(jīng)過C語言描述的基于功率譜的頻域函數(shù)與其他方法的清晰度*價函數(shù)對比結果。由圖可以看出基于功率譜的圖像清晰度*價函數(shù)具有較好的*判本領。

  2 系統(tǒng)框圖

  基于FPGA的自動調焦系統(tǒng)框圖,如圖4所示。其中圖像的預處理過程,清晰度*價函數(shù)的算法實現(xiàn)過程,以及控制電機的算法實現(xiàn)和調焦過程都在FPGA中實現(xiàn),并且進行實時處理。該模塊共包含了5個模塊3個部分,3個部分分別是輸入端、處理過程和輸出端。在處理過程中增加了SDRM與。Flash芯片。輸入輸出采用DVI接口,它們分別為TFP401輸入DVI芯片和TFP410輸出DVI芯片。FPGA核心處理芯片選用CyclONe3EP3-C5F256C8N芯片,其中包含10萬個邏輯門,同時給圖像數(shù)據(jù)提供緩沖使用2片IS4232400。

  由式(4)可知,對于一幅640×480的灰度圖像,需要經(jīng)過1 228 800次乘法運算,307 200次開方運算,* 400次加法運算。由于計算量特別大,而且每一幅圖像的變化不大,所以本系統(tǒng)采取了將圖像劃分為128×64大小的5個模塊,首先對28×64大小的灰度圖像進行傅里葉變換,然后獲得圖像的功率譜,再對其信號值進行加權,得到一塊圖像的清晰度*價值代替整個圖像的清晰度*價值。同時采用“乒乓”操作,雙蝶型處理器復用,基2FFT算法的FPGA實現(xiàn)方案。

  3 調焦效果分析

  對于清晰度*價算法和基于2-FFT的乘法實現(xiàn)結構的分析,得到這個圖像的清晰度*價算法的乘法計算次數(shù)為(53 248×3+64×32×3)=165 888次,所需的加法計算次數(shù)為(53 248×3+64×32×2-1)=163 839次。由這些數(shù)據(jù)可知調焦過程中系統(tǒng)延時主要是這兩個方面計算的延時相加,同時有電路系統(tǒng)的延時,但是這個延時在設計電路時已經(jīng)考慮,限制在最小范圍內,采用“乒乓”操作延時再加大約O.000ls的延時。當系統(tǒng)主頻率為60 MHz時,經(jīng)過實際的測試系統(tǒng)總延時大約為O.05s,實時處理的系統(tǒng)8幀圖像的采集時間間隔要求為×0.04=0.32s。

  滿足實時性要求,上述系統(tǒng)的調試在Cyclone3EP3C5F256C8N芯片中實現(xiàn),效果比較滿意。

  將鏡頭的焦距調節(jié)范圍設置為60段,聚焦段的取值范圍為[1,60]。測試時將一組由焦距從最遠端開始發(fā)送過來的圖像經(jīng)過處理,搜索步數(shù)K,得到每次應該調焦的定位以及圖像清晰度*價值,如表1所示。定位處為圖像調焦效果最清晰處。

  4 結束語

  基于本模塊的輸入端口直接輸入DVI信號,并非直接的采集圖像端口,在實際應用中需要完成整個調焦過程,增加控制電機的控制電路模塊,并對整個調焦過程的實時性進行綜合*價。另外,基于圖像技術的自動調焦方法有一個非常重要的應用前景是與CMOS圖像傳感器集成。由于CMOS圖像傳感器與FPGA采用了相同的制造工藝,所以是可以集成的。CMOS圖像傳感器集成了自動調焦功能后,不僅可以簡化成像系統(tǒng)中自動調焦部分的設計,還提高了其與CCD圖像傳感器的競爭力。

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