基于FPGA的哈特曼光斑图像处理算法设计

摘要

夏克-哈特曼波前传感器在自适应光学系统中有着广泛的应用。实时地计算出哈特曼光斑图像中每一个光斑的质心位置，是波前重建的第一步，也是非常重要的一步。在计算传感器图像的光斑质心时，随着CCD图像分辨率和系统实时性要求的提高，导致所要处理的图像数据量也大大增加，采用PC机和DSP等传统的数据处理方式就很难满足系统的实时性要求。FPGA作为可编程的硬件平台，具有计算的并行性，自然就成了一个理想的选择。本文采用连通域标记算法和灰度重心法来计算光斑质心，它们的主要特点是数据量和计算量非常大，但是没有复杂的算术运算，算法结构较为简单，因此非常适合在FPGA平台上实现。
　　在本文中，首先采用分块图像并行处理的方式，将一整幅图像划分成两幅子图像在FPGA内的两个处理核心中同步并行处理。这种处理方式以像素为单位进行标记运算，每个处理核心一个时钟周期扫描标记一个像素。然而，在一幅光斑图像中，光斑点像素所占的比例非常小，绝大部分都是无效的背景像素，比如在一幅1k×1k大小的光斑图像中通常只有一百个左右的光斑点，每个点大约20个像素大小，因此大部分的时间都浪费在处理无效的背景像素上了。针对这一特征，在传统的连通域标记算法的基础上，改进标记运算过程中的扫描方式，提出一种快速处理算法，该算法以方格为单位进行标记运算，每个方格大小为4×4像素，这样一个时钟周期就能扫描处理16个像素点。但是当两个光斑点距离小于8像素时，这种扫描方式就会出现错标的情况。针对这个问题，设计了一套完整的错标判断和重新标记的处理流程，这也是改进算法的重点内容之一。算法仿真结果表明基于方格的快速处理算法的速度大大高于分块并行处理方式。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 基于FPGA的图像处理发展现状

1．2．1 数字图像处理方式

1．2．2 FPGA做图像处理的发展现状

1．3 本文的研究内容及行文安排

1．3．1 系统总体概况

1．3．2 本文研究内容及行文安排

第2章 FPGA开发环境及平台

2．1 FPGA结构与原理

2．2 基于Ouartus Ⅱ的开发流程

2．3 Modelsim仿真设计

2．4 静态时序分析工具TimeQuest

第3章 分块图像并行处理算法设计

3．1 算法概述

3．1．1 连通域标记算法

3．1．2 分块图像并行处理

3．2 算法的FPGA逻辑设计

3．2．1 乒乓存储模块设计

3．2．2 标记模块设计

3．2．3 等价标记判断模块设计

3．2．4 FIFO模块设计

3．2．5 标记值处理模块设计

3．2．6 特征值处理模块设计

3．2．7 分割处连通判断模块设计

3．3 小结

第4章 基于方格的快速处理算法设计

4．1 快速处理算法原理概述

4．2 算法的FPGA逻辑设计

4．2．1 方格缓存模块设计

4．2．2 单方格处理设计

4．2．3 错标判断与重新标记模块设计

4．3 小结

第5章 总结与展望

5．1 工作总结与算法结果

5．2 工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的论文与成果