用CPLD实现嵌入式平台上的实时图像增强
范围，可直接对图像{Pi,j|i=1,2,...，n；j=1,2,...,m}进行修正：
Ｐ′i,j=Pi,j+ΔPi,j,
其中，Ｐ′i,j表示Ｐi,j修正后的值。显然，图像{Pi,j|i=1,2,...,n；j=1，2，...，m}按此规则修正后边缘值的变化更为强烈，边缘更为突出，可达到边缘增强的效果。同时，由于在原图像上叠加了梯度值，使得修正后的图像的频谱有一定的扩展。但由于没有对Pi,j的取值作约束，这样处理后的象素值可能会溢出，例如对于每个色彩通道为８位的图像，处理后的数值可能会大于２５５或小于０。因此，通常要对其进行归一化处理，即：
Ｐｎｅｗ＝２５５×(Ｐ′－Ｐ′ｍｉｎ)／（Ｐ′ｍａｘ－Ｐ′ｍｉｎ)。
但用硬件实现乘除运算可能会占用很多资源，上述公式即便以运算实现都是很不经济的。本文采用预拉伸加饱和／截止的方法，在不牺牲频率特性的基础上达到减少计算量的目的。
考察ΔPi,j与Ｐi,j的直方图，分别取得它们的右峰值所对应的横座标，记为ＧΔ和Ｇ，并找到ｋ，使得ｋＧΔ＋Ｇ＝２５５，则修正公式变为Ｐ′i,j=Pi,j+kΔPi,j。其中kΔPi,j可以ＬＵＴ实现。修正后的Ｐ′i,j可在[0,255]上进行饱和／截止运算。
２用ＣＰＬＤ实现实时的图像增强
本文所采用的改进图像增强算法的主要成份是差分、累加以及饱和／截止。这些运算都是加减法及逻辑运算，都属于ＡＬＵ的简单操作，适合硬件实现。本文采用ＣＰＬＤ实现所提出的算法。以对具有３０ｆｐｓ的１２８０×１０２４ＲＧＢ图像计算ΔＰi,j为例，每计算一点ΔＰｉ,ｊ需要４次加（减）运算，即总的需要１２８０×１０２４×３×３０×４＝４７１,895,２００次加（减）运算。如果采用的ＤＳＰ的速度是１００ＭＨｚ，且假定所有运算都是单周期的，则仅仅该运算就需要４．７ｓ！所以采用ＣＰＬＤ实现某些运算是必需的。
图3图像增强算法的硬件实现结构
采用ＣＰＬＤ实现运算（例如边缘处理中涉及的求梯度运算），还需解决数据的暂存问题。本文以一片高速ＳＲＡＭ作为数据缓冲区。由于图像数据的采样输入的频率也很高，需要充分合理地安排好每一次操作的时序，充分利用已参与运算的数据及中间结果，减少数据进出ＳＲＡＭ的次数。
２．１基于Ｅ１－ＤＳＰ的网络图像采集平台
在分析具体实现方法前，先简要介绍所采用的硬件平台。该平台主要用于远程图像采集和以太网传输，其图像通道结构如图１所示。
ＯＶ９６２０是ＣＭＯＳ的数字图像传感器，负责采集连续的数字图像；中央处理器使用德国ＨＹＰＥＲＳＴＯＮＥ公司的Ｅ１系列ＲＩＳＣＤＳＰ，它集ＤＳＰ和ＲＩＳＣ于一身，可以加载ＯＳ，方便地实现任务调度、内存管理等功能，大大提高系统的总体性能；ＣＰＬＤ的基本功能是作为Ｅ１总线接口控制模块，本文还将用它实现图像增强运算。
２．２算法的总流程
为了实现实时的读写和运算，需要由外部电路产生２４ＭＨｚ×４的时钟ＥＸＣＬＫ作为读写时钟，所有时序都由ＣＭＯＳ时钟和ＥＸＣＬＫ控制，可以做到完全同步。具体流程如图２所示。
(1)在ＣＭＯＳ时钟到来时，从ＣＭＯＳ传感器的数据输出口采集Ｐｉ,ｊ，并实现加法运算ＲＥＳＵＬＴ＝Ｐｉ,ｊ＋Ｐｉ, 《用CPLD实现嵌入式平台上的实时图像增强(第2页)》
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Ｐ′i,j=Pi,j+ΔPi,j,
其中，Ｐ′i,j表示Ｐi,j修正后的值。显然，图像{Pi,j|i=1,2,...,n；j=1，2，...，m}按此规则修正后边缘值的变化更为强烈，边缘更为突出，可达到边缘增强的效果。同时，由于在原图像上叠加了梯度值，使得修正后的图像的频谱有一定的扩展。但由于没有对Pi,j的取值作约束，这样处理后的象素值可能会溢出，例如对于每个色彩通道为８位的图像，处理后的数值可能会大于２５５或小于０。因此，通常要对其进行归一化处理，即：
Ｐｎｅｗ＝２５５×(Ｐ′－Ｐ′ｍｉｎ)／（Ｐ′ｍａｘ－Ｐ′ｍｉｎ)。
但用硬件实现乘除运算可能会占用很多资源，上述公式即便以运算实现都是很不经济的。本文采用预拉伸加饱和／截止的方法，在不牺牲频率特性的基础上达到减少计算量的目的。
考察ΔPi,j与Ｐi,j的直方图，分别取得它们的右峰值所对应的横座标，记为ＧΔ和Ｇ，并找到ｋ，使得ｋＧΔ＋Ｇ＝２５５，则修正公式变为Ｐ′i,j=Pi,j+kΔPi,j。其中kΔPi,j可以ＬＵＴ实现。修正后的Ｐ′i,j可在[0,255]上进行饱和／截止运算。
２用ＣＰＬＤ实现实时的图像增强
本文所采用的改进图像增强算法的主要成份是差分、累加以及饱和／截止。这些运算都是加减法及逻辑运算，都属于ＡＬＵ的简单操作，适合硬件实现。本文采用ＣＰＬＤ实现所提出的算法。以对具有３０ｆｐｓ的１２８０×１０２４ＲＧＢ图像计算ΔＰi,j为例，每计算一点ΔＰｉ,ｊ需要４次加（减）运算，即总的需要１２８０×１０２４×３×３０×４＝４７１,895,２００次加（减）运算。如果采用的ＤＳＰ的速度是１００ＭＨｚ，且假定所有运算都是单周期的，则仅仅该运算就需要４．７ｓ！所以采用ＣＰＬＤ实现某些运算是必需的。
图3图像增强算法的硬件实现结构
采用ＣＰＬＤ实现运算（例如边缘处理中涉及的求梯度运算），还需解决数据的暂存问题。本文以一片高速ＳＲＡＭ作为数据缓冲区。由于图像数据的采样输入的频率也很高，需要充分合理地安排好每一次操作的时序，充分利用已参与运算的数据及中间结果，减少数据进出ＳＲＡＭ的次数。
２．１基于Ｅ１－ＤＳＰ的网络图像采集平台
在分析具体实现方法前，先简要介绍所采用的硬件平台。该平台主要用于远程图像采集和以太网传输，其图像通道结构如图１所示。
ＯＶ９６２０是ＣＭＯＳ的数字图像传感器，负责采集连续的数字图像；中央处理器使用德国ＨＹＰＥＲＳＴＯＮＥ公司的Ｅ１系列ＲＩＳＣＤＳＰ，它集ＤＳＰ和ＲＩＳＣ于一身，可以加载ＯＳ，方便地实现任务调度、内存管理等功能，大大提高系统的总体性能；ＣＰＬＤ的基本功能是作为Ｅ１总线接口控制模块，本文还将用它实现图像增强运算。
２．２算法的总流程
为了实现实时的读写和运算，需要由外部电路产生２４ＭＨｚ×４的时钟ＥＸＣＬＫ作为读写时钟，所有时序都由ＣＭＯＳ时钟和ＥＸＣＬＫ控制，可以做到完全同步。具体流程如图２所示。
(1)在ＣＭＯＳ时钟到来时，从ＣＭＯＳ传感器的数据输出口采集Ｐｉ,ｊ，并实现加法运算ＲＥＳＵＬＴ＝Ｐｉ,ｊ＋Ｐｉ, 《用CPLD实现嵌入式平台上的实时图像增强(第2页)》
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