基于FPGA的图像畸变矫正算法研究.pdf

机器视觉系统在处理图像时常常需要校正由于摄像头透镜缺陷、安装误差等原因导致的图像畸变。图像畸变通常表现为非线性的几何失真，这种失真会对图像的几何位置精度产生负面影响，尤其是在需要高精度几何位置分析的场合，比如图像测量和定量分析中。为了克服这些问题，必须对采集到的图像进行畸变矫正。 在传统的图像处理系统中，串行处理器被用来完成畸变矫正。然而，由于机器视觉系统要求图像处理具有高速实时性，传统的串行处理器在处理速度上可能无法满足要求。现场可编程门阵列（FPGA）作为一种并行硬件处理单元，能够满足高速图像处理的需求。FPGA可编程的特点使其成为实现复杂图像处理算法的理想选择。 针对FPGA实现图像畸变矫正算法时，存在两个主要的技术难题：一是在线计算逆向映射坐标的复杂性问题；二是片上只读存储器（ROM）的容量限制问题。逆向映射表是一种常见的畸变矫正方法，它包含了将畸变图像中每个像素点映射回未畸变图像位置的坐标信息。然而，如果直接存储这个映射表，将消耗大量的FPGA片上资源，尤其是在映射表较大时。此外，实时计算逆向映射坐标增加了FPGA的在线计算负担。 在这篇研究中，作者提出了一个解决上述问题的新方法，即利用插值方法在线重建逆向映射表。通过适当的算法对逆向映射表进行压缩处理，然后在FPGA上通过插值算法动态重建这个表。这样做的好处是大大减少了FPGA的在线计算量和片上ROM的容量需求。 为了验证算法的有效性，研究者使用MATLAB进行了仿真。通过设置不同的压缩参数（分别是4、8和16），仿真结果显示，这些参数下的算法均能对畸变图像进行较好的矫正，且图像信息保持完整，没有发生丢失。这意味着该算法能有效应用于基于FPGA的实时图像畸变矫正中。 文章中的算法涉及到了机器视觉、FPGA硬件技术、数字图像处理等领域的知识。机器视觉是计算机视觉的一个重要分支，它依赖于先进的图像处理技术来实现对场景的自动理解和解释。FPGA作为一种灵活的数字逻辑电路设计平台，广泛应用于图像处理、信号处理等领域，其优势在于提供实时处理能力和并行计算能力。数字图像处理则包括一系列用于改善数字图像质量、增强图像特征、识别图像模式等的算法和技术。 文章中提到的技术挑战和解决方案指明了利用FPGA进行图像处理时面临的一些关键问题，这些问题的解决方法不但适用于图像畸变矫正，也为其他基于FPGA的图像处理算法提供了有益的参考。通过有效地压缩和重建逆向映射表，可以显著降低FPGA资源的消耗，并实现实时高效的图像处理。 本文所介绍的研究工作对于提高基于FPGA的图像处理系统性能，特别是在机器视觉领域中的应用，具有重要的指导意义。