Статьи

В современных системах видеонаблюдения, в которых широко распространено использование технологии компьютерного зрения, наиболее важной информацией на изображении являются данные о контурах объектов и выделение мелких деталей. К системам предъявляются жесткие требования, такие как: высокая скорость обработки информации с большого количества камер одновременно, работа в условиях плохого освещения объекта и под воздействием внешних шумов (электромагнитных полей, коротких помех от высоковольтных линий передач). Поэтому совершенствование методов обработки изображения с применением устройств распараллеливания вычислений и построения многопоточной системы является актуальной задачей. В данной работе для обработки изображения на ПЛИС разработан и смоделирован анизотропный фильтр высоких частот 3x3. Описан алгоритм его построения в виде разделимого векторного представления. Дано подробное описание о разработке эффективного разделимого двумерного цифрового фильтра для повышения резкости и выделение границ объектов RGB-изображений. Фильтр основан на синтезе предложенного анизотропного фильтра высоких частот 3x3 и градиентного фильтра Собеля. Спроектирована соответствующая структурная схема фильтра. По результатам обработки искаженного изображения можно сделать вывод о том, что разработанный фильтр обладает свойством более равномерной детализации и выделения объектов на изображении и менее подвержен гауссовскому шуму по сравнению с градиентным фильтром Собеля и фильтром высоких частот Лапласа. Разработана схема конвейера фильтра на ПЛИС для обработки одной плоскости RGB изображения. За счет использования разделимых фильтров предложенная реализация практически в 2 раза оптимальнее по числу выполняемых операций сложения/вычитания, чем прямая реализация градиентного фильтра Собеля 3х3 и анизотропного фильтра высоких частот 3х3.

Фильтры с импульсной характеристикой (ИХ) в виде весовой (сглаживающей) функцией находят применение в абсолютно разных областях цифровой обработки сигналов, таких как спектральный анализ - с целью уменьшения эффекта Гиббса, в формировании амплитудного распределения - для уменьшения уровня боковых лепестков, в том числе для радиотехнических систем с синтезированной апертурой и других. В статье рассмотрена структура рекурсивного КИХ-фильтра (РКИХ-фильтра) с ИХ в виде аппроксимированного окна Ханна при ограниченном фиксированном количестве операций перемножения и суммирования для любой длительности окна. Такая структура имеет существенно меньшую вычислительную сложность по сравнению с классической структурой КИХ-фильтра, и применять её можно во встраиваемых системах с ограниченными вычислительными ресурсами. Функция, аппроксимирующая окно Ханна, представляет собой полином третьей степени, коэффициенты которого рассчитаны с использованием дискретного интегрирования квазисинусной функции. Получена аналитическая формула для коэффициентов нерекурсивной части фильтра путём вычисления обратной конечной разности четвертой степени от аппроксимирующей функции окна Ханна. Коэффициентами нерекурсивной части являются целые числа, значения которых зависят от числа отсчетов (длины) полупериода квазисинусной функции, что упрощает реализацию подобного РКИХ-фильтра на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). Вычислена средняя абсолютная ошибка аппроксимации при росте длины окна. При числе отсчетов ИХ менее 600 ошибка не превышает 4,5%, что является показателем высокой точности соответствия аппроксимирующей функции окну Ханна. Авторами предложена дальнейшая перспектива развития структуры РКИХ-фильтра с ИХ в виде аппроксимирующей функции окна Ханна. Данная структура позволяет реализовать РКИХ-фильтр с изменением длины окна Ханна во временной области при сохранении устойчивости за счет точного выполнения операций вычисления благодаря использованию коэффициентов нерекурсивной части, которые являются числами с фиксированной точкой, и их линейной зависимости от длины полупериода квазисинусной функции.