基于FPGA的HDTV视频图像灰度直方图统计算法设计

FPGA

本文介绍了如何在FPGA 中利用Block RAM 的特殊结构实现HDTV 视频增强算法中灰度直方图统计。

灰度直方图统计

灰度直方图统计是图像处理过程中很常用的一个步骤，简单来讲，就是对一幅图像各个灰度的像素进行计数，得到一张灰度分布表。例如，8 位量化的灰度图像统计结果就是256个值，分别代表0-255 每个灰度像素的数量，如图1 所示为Lena 图像的灰度直方图统计结果。直方图是分析一幅图像亮度分布特性有力的工具，根据它的结果可以进行诸如灰度拉伸、自动对比度、动态伽马调整等操作。

图1 Lena 图像的灰度直方图统计

FPGA算法统计

在计算机或者DSP 上实现直方图统计时，我们通常会使用数组结构，即在内存中开辟一个整数数组来进行计数，但是在FPGA 中定义数组是非常消耗资源的，尤其是当数组成员的位宽很大时。例如用触发器来统计256 灰度的720p 图像的直方图，将消耗4000 个逻辑单元（每个逻辑单元是一个四输入查找表），这几乎消耗了一个Spartan-3E 25 万门器件（XC3S250E）80%的逻辑资源。

幸运的是，FPGA 器件提供了一个很好的结构可以处理这类问题，这就是Block RAM。在Altera 和Xilinx 的各型号FPGA 器件上都集成了一种称为Block RAM 的片上内存，它们以若干Kbits 为一块，不同型号集成不同数量的块，例如在Spartan-3E 系列中以18Kbits 为一块，在规模最小的型号XC3S100E 上集成了4 块这样的内存，如图2 所示：

图2 Spartan-3E 系列FPGA 集成的Block RAM