基于FPGA的实时Bayer解马赛克算法与实现

Bayer阵列被广泛地应用于CMOS/CCD(complementary metal oxide semiconductor/charge-coupled device)等前端传感器中,用以对彩色图像进行压缩编码。通过解马赛克算法将Bayer阵列还原为红、绿、蓝彩色阵列,算法性能影响着成像有效分辨率和纹理细节。随着半导体工艺的发展和目标识别等新型应用需求的提出,图像设备向着高分辨率、低延迟的方向发展,原有的解马塞克算法遇到性能瓶颈。提出了一种基于FPGA(field programmable gate array)的实时解马赛克算法,能够准确地提取图像局部梯度方向并以引导实现色彩的插值复原,整体算法仅需7行数据延迟。算法设计充分考虑FPGA的硬件特点,设计了行缓存、梯度算子、梯度方向插值等模块,降低硬件开销。实验表明,本文算法在实现微米级延迟的同时,保持了对图像纹理细节区域的复原效果,在柯达数据集上的平均峰值信噪比达到38.26 dB。