红外图像处理中平台实时直方图均衡器的SoC实现

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O引言
直方图均衡是红外图像处理中简单有效的一种图像增强方法［1］。直方图均衡器在增强目标的同时也放大了背景和噪声信号，因此有人提出了平台直方图均衡算法，该算法能达到增强目标且较好地抑制背景和噪声的目的［2，5］，具有很大的应用价值。
传统直方图均衡和平台直方图均衡算法都具有计算量和存储量大的缺点，不利于实时图像处理应用。查找表结构的处理方式可以大幅度减小存储量和计算量，可以实现实时处理。受电子技术发展水平的限制，从公开发表的论文看，以往的实时直方图均衡器大都具有硬件结构过于复杂、成本高、软件操作不灵活等缺陷，在应用中具有很大的局限性［2，4］。
某课题中使用了法国Sofradir公司288 x4的线阵红外探测器，该探测器每列输出288个图像数据，12位图像数据的传输速率为16 MHz／s，每秒大约输出5万多列数据，实时进行灰度变换是课题的基本要求。经过深入研究，在巧妙地引入Altera公司FPGA(现场可编程门阵列)技术的最新成果NiosⅡ软核微处理器后，硬件设计被大幅度简化，最后，平台实时直方图均衡算法能以SOC(片上系统)的方式实现。
1平台直方图均衡算法的原理
图像的灰度直方图就是图像中每一个灰度级与其出现频数间的统计关系。它能给出该图像概貌性的描述，如图像的灰度范围、每一级灰度的频数等，是一个一维的离散函数：式中：L为该幅图像中的灰度等级数；p(k)为第k个灰度级的概率密度；nk为第k个灰度级中所包含的像素数；n为该幅图像中的像素数。
平台直方图均衡算法是在直方图均衡时对灰度的权重设上限和下限两个平台，当某一级灰度的像素数大于或小于所设定的上限或下限平台时，权重被箝在最大值或最小值，这样可避免变换后诸如大块云彩等大面积背景占据过大的动态范围，从而为感兴趣的细节部分留出提升空间。
课题要求将4 096的像素级压缩为256级，而原始图像数据不可能占满O～4 095的每一级，若原始图像数据中像素级的最大值为Nmax、最小值为Nmin，那么，通过仿真要将像素级从Nmin～Nmax映射到O一255。
设映射后第i级灰度的像素个数为ni，CDF(i)是累积分布函数，P1和P2分别为设定的上限和下限平台值，其算法如下：

2 平台直方图均衡器的SOC实现从红外探测器前端信号预处理电路输出的信号有12位数据信号data、像素时钟信号clk_16M、列同步信号clk_l(低电平有效)、帧同步信号clk-f(低电平有效)。图1是其时序图，clk一32M和clk一64M是clk一16M经锁相环2倍频和4倍频的输出时钟。

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