伪红外图像处理
伪红外图像处理
副标题：优秀的IC/FPGA开源项目(七)-伪红外图像处理
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列，旨在介绍单一项目，会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细，包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成，互补互充~
演示伪红外图像处理。
介绍
红外摄像机因为对可见光不敏感，所以在一些特殊行业应用越来越广泛。
红外摄像机甚至可以透过太阳镜看到人眼，并且摄像机图像不受白天或夜晚的影响，并且几乎没有环境光。
因为真正的红外sensor价格比较昂贵，所以这次选用一种伪红外sensor，即利用相机自己的光源，即安装在镜头旁边的 LED，反射红外光后进项图像采集，这是一种利用近红外成像，和我们熟知的红外摄像头还是有区别的。
来源：知乎该项目展示了一些红外图像处理算法，这些算法可以提高图像质量。
所选FPGA是 ZYNQ-020 SoC，摄像头是便宜的 Raspberry PI 摄像头，带有两个红外 LED，最大分辨率为 1080p@60Hz。
该项目中呈现的体系结构是可扩展的，可以轻松添加更多算法。
理论
我选择了五种基于 3x3 内核的图像处理算法：
坏点校正
这是所有这类传感器的普遍问题，是一种常见的预处理算法。
中值滤波器
常见的噪声平滑预处理算法。
低通滤波器（平滑滤波器）
噪声平滑，这个算法使图像平滑，不会像中值滤波器那样使图像模糊。
图像锐化
通过“边缘锐化”提高图像质量，即强调边缘。
边缘检测
应用其中一种算法后，对图像边缘处理后，图像尺寸会减小（可选）。
架构
所有算法都基于 3x3 内核，这就是为什么所有算法内核 (PE) 都必须与 FIFO 通信，每个 PE 都有一行的延迟。只有当第二行数据到达时才开始应用算法内核，考虑到图像处理时候会对边界有影响，但是我们需要输出端输出相同的图像大小。
架构
选择模块是一个可扩展的 MUX 网络，在上图情况下，具有五个图像处理算法，由六个级联的 MUX-es 组成，一个用于滤波器输出，一个用于输入信号。数据流可以配置，在这种情况下，视频流从输入到输出，它通过的图像处理元素的顺序和数量是可配置的。
算法内核的结构如下所示，基本上在这种情况下是一个延迟线，它以视频流作为输入并输出一个 3x3 矩阵，输出是处理后的帧。
设计
在该架构中，我在 VDMA 和 Gamma Correction 模块之间插入了我的模块。
我为每个行缓冲区添加了一个 FIFO。
接口
所有模块都使用规定好的帧接口 (FI)，它与参考设计中使用的 AXI Stream 接口非常相似（https://reference.digilentinc.com/learn/programmable-logic/tutorials/zybo-z7-pcam-5c-demo/start），可以在两者之间进行转换。从 AXI Stream 到 Frame 不需要转换，反之则必须生成一些额外的信号。AXI Stream 接口只有帧开始和行结束控制信号。
module axi_stream2frame#(parameter DATA_WIDTH = 24
)(input clk , // Syste clockinput rst_n , // Asynchronous reset active low
//------------------------- Configuration interface ----------------------------------input [11:0] cfg_img_w , // Image widthinput [11:0] cfg_img_h , // Image width
//------------------------- AXI-Stream interface -------------------------------------input m_axi_stream_tuser , // Start of frame input m_axi_stream_tvalid , // Slave has valid data input m_axi_stream_tlast , // End of frameinput [DATA_WIDTH-1:0] m_axi_stream_tdata , // Data transferred output m_axi_stream_tready , // Master is ready to receive
// ------------------------------ Frame Interface -----------------------------------output reg s_frm_val , // Master has valid data input s_frm_rdy , // Slave is ready to receiveoutput reg [DATA_WIDTH-1:0] s_frm_data , // Data transferred output reg s_frm_sof , // Start of Frameoutput reg s_frm_eof , // End of Frameoutput reg s_frm_sol , // Start of Lineoutput reg s_frm_eol // End of Line
);
reg [11:0] pix_cnt ;
reg [11:0] line_cnt;
wire invalrdy;
wire outvalrdy;
wire set_eof;
assign invalrdy = m_axi_stream_tvalid & m_axi_stream_tready;
assign outvalrdy = s_frm_rdy & s_frm_val;
assign m_axi_stream_tready = s_frm_rdy;
assign set_eof = (line_cnt == (cfg_img_h - 1'd1)) & m_axi_stream_tlast & invalrdy;always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) pix_cnt <= 11'd0 ; else
if(m_axi_stream_tuser & invalrdy ) pix_cnt <= 11'd0 ; else // Reset at start of frame
if(m_axi_stream_tlast & invalrdy ) pix_cnt <= 11'd0 ; else // Reset at end of frame
if(invalrdy ) pix_cnt <= pix_cnt + 1'd1; // Increment at each pixel
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) line_cnt <= 11'd0 ; else
if(m_axi_stream_tuser & invalrdy) line_cnt <= 11'd0 ; else // Reset at start of frame
if(m_axi_stream_tlast & invalrdy) line_cnt <= line_cnt + 1'd1; // Increment at each pixel
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_sol <= 1'b0; else
if(outvalrdy & s_frm_sol ) s_frm_sol <= 1'b0; else // Reset sol is transmitted
if(m_axi_stream_tuser & invalrdy ) s_frm_sol <= 1'b1; else // Set start of line after last pixel of line is transmitted
if(outvalrdy & s_frm_eol & (~s_frm_eof)) s_frm_sol <= 1'b1; // Set at start of frame
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_eof <= 1'b0; else
if(outvalrdy & s_frm_eof) s_frm_eof <= 1'b0; else // Reset after eof is transmitted
if(set_eof ) s_frm_eof <= 1'b1; // Set when last pixel is received
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_val <= 1'b0; else
if(s_frm_rdy & (~m_axi_stream_tvalid)) s_frm_val <= 1'b0; else // Reset when ready and no valid data at the input
if(invalrdy ) s_frm_val <= 1'b1; // Set if data is received
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_eol <= 1'b0; else
if(outvalrdy & s_frm_eol ) s_frm_eol <= 1'b0; else // Reset after eol is transmitted
if(m_axi_stream_tlast & invalrdy) s_frm_eol <= 1'b1; // Set when last pixel in a row is received
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_sof <= 1'b0; else
if(outvalrdy & s_frm_sof ) s_frm_sof <= 1'b0; else // Reset after sof is transmitted
if(m_axi_stream_tuser & invalrdy) s_frm_sof <= 1'b1; // Set when first pixel is received
always@(posedge clk or negedge rst_n)
if(~rst_n ) s_frm_data <= {(DATA_WIDTH){1'b0}}; else
if(invalrdy) s_frm_data <= m_axi_stream_tdata ;
endmodule //axi_stream2Frame配置sensor
这个摄像头是搭配树莓派使用的，所有驱动都是闭源的，所以没有配置示例。我在 SCL 和 SDA 引脚上的 I2C 引脚上焊接了两根电线。将相机连接到 Raspeberry Pi 并将逻辑分析仪连接到焊线，我按照相机接口指南
https://projects.raspberrypi.org/en/projects/getting-started-with-picamera
逻辑分析仪解码了I2C，抓取的值将在最后附上excel。
该配置已添加到 C++ 代码中。
摄像头是 RGB 摄像头，只有在房间黑暗时才会启动红外摄像头。为了解决这个问题，我在sensor前面粘上了一块塑料，这是红外 LED 前面的过滤器。这不是一个很好的解决方案，但可以。
配置模块
使用 APB 接口进行配置。
void filter_cfg()
{Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_IMG_WIDTH_ADDR, IMG_W);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_IMG_HEIGHT_ADDR, IMG_H);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_PIX_CORR_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SHARP_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SMOOTH_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_MEDIAN_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_LAPLACE_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_OUTPUT_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_PIX_CORR_THR_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SHARP_COEF_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_TEST_MODE_EN_ADDR, 0);
}上面给出的配置是每个选择器模块的选择。现在它被配置为输入流不进行任何处理的情况下转到输出。
void filter_cfg()
{Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_IMG_WIDTH_ADDR, IMG_W);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_IMG_HEIGHT_ADDR, IMG_H);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_PIX_CORR_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SHARP_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SMOOTH_SEL_ADDR, SMOOTH_IN_CODE);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_MEDIAN_SEL_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_LAPLACE_SEL_ADDR, SMOOTH_IN_CODE);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_OUTPUT_SEL_ADDR, LAPLACE_IN_CODE);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_PIX_CORR_THR_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SHARP_COEF_ADDR, 0);Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_TEST_MODE_EN_ADDR, 0);
} Xil_Out32(APB_BASE_ADDR + CFG_SMOOTH_SEL_ADDR, SMOOTH_IN_CODE);将输入视频流放入算法核心。
演示
我展示了带平滑和不带平滑的拉普拉斯滤波器，我们可以观察到图像有噪声，应用平滑滤波器后图像有所变化。
为了比较原始图像和处理后的两个图像，在 Gamma 校正之后添加了第二个 VDMA，，现在校正后的图像和原始图像都在 DDR 中，因此可以复制裁剪处理后的图像并将裁剪区域替换为原始图像。
工程链接
I2C 解码的 csv
https://github.com/hszilard13/Infa-red-based-Image-processing-Zybo/blob/master/config_1080p_rgb.csv
整体工程
https://github.com/hszilard13/Infared-based-Image-processing-Zybo