【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于圖像采集傳輸處理領域，具體涉及一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統。
技術介紹
1、隨著數字圖像處理技術的快速發展，多曝光圖像采集與處理在攝影、醫療影像、工業檢測和自動駕駛等領域得到了廣泛的應用。傳統的單次曝光圖像采集通常難以在高動態范圍(high?dynamic?range，hdr)場景中捕獲到既包含亮部又包含暗部的細節信息。而通過多曝光圖像融合技術，可以在不同曝光條件下捕捉同一場景的多幅圖像，進而融合生成一幅既保留亮部細節又保留暗部細節的高動態范圍圖像。這種技術在提高圖像質量、提升視覺效果方面具有顯著優勢。
2、現有的多曝光圖像采集系統通常通過在間隔一定時間內進行多次曝光，或對同一張照片進行多次曝光來獲取不同曝光度的多張圖像。這種方法在靜態場景中能夠較好地完成任務，但在動態場景下卻存在明顯缺陷。由于物體的運動，拍攝出的圖像常常出現運動偽影，無法滿足圖像融合的要求，因此有很大的局限性。
3、此外，現有的圖像采集和處理系統在硬件架構上往往較為復雜，設計成本高，難以滿足市場對低成本、集成化的需求。這也限制了多曝光圖像采集技術在便攜式設備或資源有限的嵌入式系統中的廣泛應用。
4、為解決上述問題，近年來，fpga(現場可編程門陣列)作為一種高性能、低功耗、并行處理能力強的硬件平臺，逐漸成為圖像采集與處理領域的熱門選擇。fpga不僅可以高效完成多通道數據處理，還可以通過并行傳輸加速處理圖像數據，顯著提升系統的實時處理能力。此外，結合光學系統如棱鏡結構，可以有效實現多通道、多光
5、基于此，本專利技術提出了一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，通過巧妙結合fpga的高效并行處理能力和棱鏡的光學特性，構建了一種能夠快速采集多曝光圖像并實時處理的系統。該系統能夠顯著提高圖像采集和處理的效率，特別適用于要求高動態范圍和高清晰度的圖像處理應用。
技術實現思路
1、本專利技術針對現有多曝光圖像采集系統在動態場景中存在的運動偽影問題，以及在圖像處理和傳輸過程中延遲較大、硬件復雜、成本高的問題，本專利技術提出了一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統。該系統旨在提高多曝光圖像采集的效率和精度，減少運動偽影，并優化硬件架構以降低系統成本，實現集成化設計。
2、為了實現上述目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，包括棱鏡模塊、圖像采集模塊、fpga模塊、圖像傳輸模塊以及上位機模塊；棱鏡模塊將入射光分為四路，每路對應不同的曝光級別，分別照射到圖像采集模塊的四個圖像傳感器上，四個圖像傳感器進行高速圖像數據的采集，圖像采集模塊將采集的圖像送入fpga模塊中，fpga模塊通過通過圖像傳輸模塊傳輸到上位機模塊；
3、所述上位機模塊具備實時顯示圖像的功能，并內置圖像融合模塊，采用多曝光融合算法對圖像進行處理，以呈現高動態范圍、清晰細膩的圖像。
4、進一步的，所述棱鏡模塊采用一體式級聯四分光結構。
5、進一步的，所述fpga模塊的型號為artix-7系列的xc7a35tfgg484i。
6、進一步的，所述圖像傳輸模塊采用udp傳輸協議。
7、進一步的，所述多曝光融合算法的具體過程如下：
8、步驟s1、首先對不同曝光的圖像進行對齊；
9、步驟s2、采用ycbcr模型分別提取每個像素點r、g、b三通道的值，使用公式進行色彩空間的轉換；
10、步驟s3、采用基于拉普拉斯金字塔的加權融合方法對亮度信號y分量進行融合；
11、步驟s4、采用拉普拉斯金字塔對多曝光圖像y通道進行多分辨率加權融合；
12、步驟s5、色度分量融合；
13、步驟s6、使用變換公式將圖像從ycbcr色彩空間轉換到rgb色彩空間，在顯示設備上將得到的高動態范圍圖像顯示出來。
14、進一步的，所述步驟s1中圖像對齊的具體步驟為：
15、步驟s11、特征提取：使用orb算法從每張圖像中提取特征點和描述符；
16、步驟s12、特征匹配：使用bfmatcher匹配特征點，通過暴力匹配算法找到每個特征的最佳匹配點；
17、步驟s13、去除誤匹配：通過去除誤匹配剔除不符合變換模型的誤匹配點，保留符合幾何變換的匹配點；
18、步驟s14、圖像對齊：利用計算出的變換矩陣對圖像進行對齊。
19、進一步的，所述步驟s2中色彩空間的轉換公式如下：
20、y亮度的計算公式：
21、y＝0.299×r+0.587×g+0.114×b+16
22、cb色度藍色分量的計算公式：
23、u＝-0.1687×r-0.3313×g+0.5×b+128
24、cr色度紅色分量的計算公式：
25、v＝0.5×r-0.4187×g-0.0813×b+128
26、式中：r，g，b∈[0，255]；y通道分量y∈[16，235]；cb、cr通道色度分量u、v∈[16，235]。
27、進一步的，所述亮度分量融合的具體過程如下：
28、步驟s31、權重指標選擇：確定用于融合的權重指標，根據各權重指標給輸入圖像賦予不同的權重，即在融合過程中給質量較好的像素點賦予較大的權重；
29、s311、梯度幅值計算
30、使用sobel算子計算圖像的水平和垂直梯度：
31、gx(i,j)＝yk(i+1,j)-yk(i-1,j)
32、gy(i,j)＝yk(i,j+1)-yk(i,j-1)
33、梯度幅值g(i，j)表示該像素處的亮度變化速率
34、
35、s312、紋理復雜度計算
36、使用局部區域的灰度共生矩陣glcm來度量紋理的復雜度，glcm能有效捕捉圖像局部的紋理特征：
37、
38、其中，pk(p，q)是灰度共生矩陣的元素，表示灰度值p和q之間的共現頻率，tk(i，j)表示局部區域的紋理復雜度，tk(i，j)表示圖像局部區域的細節較豐富；
39、s313自適應融合
40、將梯度和紋理復雜度結合，通過自適應加權的方式生成最終的對比度權重，對比度權重計算公式為：
41、
42、其中，α是控制梯度和紋理權重比例的自適應參數，max(g)和max(t)分別為梯度幅值和紋理復雜度的最大值，用于歸一化；
43、s314、自適應參數α計算
44、參數α根據局部區域的平滑度動態調整的，通過局部方差計算α：
45、
46、其中，σ2(i，j)是像素(i，j)附近局部區域的亮度方差，是用于控制平滑度的閾值，當局部區域的方差較大時，表示有邊緣或紋理特征，增加梯度的權本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：包括棱鏡模塊、圖像采集模塊、FPGA模塊、圖像傳輸模塊以及上位機模塊；棱鏡模塊將入射光分為四路，每路對應不同的曝光級別，分別照射到圖像采集模塊的四個圖像傳感器上，四個圖像傳感器進行高速圖像數據的采集，圖像采集模塊將采集的圖像送入FPGA模塊中，FPGA模塊通過通過圖像傳輸模塊傳輸到上位機模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述棱鏡模塊采用一體式級聯四分光結構。
3.根據權利要求2所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述FPGA模塊的型號為Artix-7系列的XC7A35TFGG484I。
4.根據權利要求3所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述圖像傳輸模塊采用UDP傳輸協議。
5.根據權利要求4所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述多曝光融合算法的具體過程如下：
6.根據權利要求5所述的一種基于FPG
7.根據權利要求5所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述步驟S2中色彩空間的轉換公式如下：
8.根據權利要求5所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述亮度分量融合的具體過程如下：
9.根據權利要求5所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：步驟S4多分辨率加權融合的具體公式為：
10.根據權利要求5所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述步驟S5中色度分量融合是對輸入的彩色多曝光序列圖像的Cb、Cr通道進行融合，像素點(i，j)權重的表達式為：
11.根據權利要求5所述的一種基于FPGA和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述步驟S6中的變換公式為：
...【技術特征摘要】
1.一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：包括棱鏡模塊、圖像采集模塊、fpga模塊、圖像傳輸模塊以及上位機模塊；棱鏡模塊將入射光分為四路，每路對應不同的曝光級別，分別照射到圖像采集模塊的四個圖像傳感器上，四個圖像傳感器進行高速圖像數據的采集，圖像采集模塊將采集的圖像送入fpga模塊中，fpga模塊通過通過圖像傳輸模塊傳輸到上位機模塊；
2.根據權利要求1所述的一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述棱鏡模塊采用一體式級聯四分光結構。
3.根據權利要求2所述的一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述fpga模塊的型號為artix-7系列的xc7a35tfgg484i。
4.根據權利要求3所述的一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述圖像傳輸模塊采用udp傳輸協議。
5.根據權利要求4所述的一種基于fpga和棱鏡的多曝光圖像采集與處理系統，其特征在于：所述多曝...
【專利技術屬性】
技術研發人員：程耀瑜，曹喜旺，馬淼，趙忠波，管今哥，王昱杰，
申請(專利權)人：中北大學，
類型：發明
國別省市：
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