視頻圖像信號處理(ISP)從模擬信號時代發展而來，已經經歷了很長一段時期。今天，數字信號處理實現了可以在位級進行圖像數據處理，為圖像質量提供了前所未有的控制。數字信號處理顯然不等同于數字信號處理器或DSP.雖然DSP已經被廣泛用于視頻圖像信號處理的數字領域，ISP可以由各種處理器件實現，如DSP、ASIC、ASSP和越來越多的現場可編程門陣列，即FPGA.

　　為什么使用FPGA?

　　有幾個原因推動了FPGA的日益普及。這些原因中的兩個反映了安防攝像機的最新趨勢，大大增加了需要處理的圖像數據量，第三個是經濟方面原因，即攝像機元器件材料成本(BOM)。

　　安防攝像機的趨勢：有兩個主要趨勢正在改變安防攝像機的結構設計方法：

　　1.百萬像素傳感器的問世

　　2.對高(或寬)動態范圍(HDR/WDR)的需要

　　百萬像素傳感器

　　曾經有一段時間，VGA分辨率傳感器對于安防目的的攝像機來說已經足夠了，當時通常由操作人員來監查或者僅是存檔以備日后查看。然而，隨著安防攝像頭在全球范圍內使用的數量急劇增加，沒有足夠的操作人員來監查，所以安防產業已經開始依靠軟件來分析視頻，用以監控是否在“關注的區域”有任何異常發生，無論是實時的或留作日后分析。復雜的視頻分析(VA)算法已發展到可以將異常情況從正常情況中分辨出來;然而，為了更加切實有效，這些算法需要比VGA分辨率的攝像機所能提供的更多的細節信息。

　　攝像機需要更高的分辨率使得VA能夠識別出有限和/或大面積區域內的一般活動，例如：一個停車場。一個攝像機需要約30像素/輸入用于車牌識別，以及約150像素/輸入用于查看更細節的活動，如確定收銀機交易。一百萬像素涵蓋了7英尺X7英尺范圍內的詳細信息，并且4個VGA攝像頭才能抵得上一個一百萬像素的攝像頭。

　　圖像傳感器已經開發出來并且已經商業投產，適用于1百萬、2百萬、5百萬甚至1千萬像素的分辨率。顯然，隨著像素數的增加，因此必須處理的數據量也利用了更高的分辨率這一優勢。

　　高動態范圍(HDR)

　　HDR也稱為寬動態范圍(WDR)，用以測量傳感器和ISP功能是否能夠很好地區分黑暗和明亮區域。我們都對業余拍攝的以太陽為背景的家庭照片非常熟悉。雖然沐浴在陽光下的風景明亮清晰，但是人們的臉上都非常暗。這是因為(通常是自動)相機調整在陽光下的場景的曝光。然而，這個曝光時間太短，以至于無法正確識別較暗的對象。如果手動設定曝光或者使得光圈獲得更多的光線，這樣就能分辨出暗部的細節，但是這樣做的結果是，現在明亮區域的細節已經過度曝光，甚至徹底洗白。這對于操作人員或者VA軟件來說都不是一個好的結果，因為很多關注區域的細節信息都已經丟失。

　　HDR傳感器使用創造性的方式解決了這個問題，根據不同的曝光時間拍攝多張照片，然后通過ISP流水線組合并融合這些圖像，保存并呈現所關注區域的亮部和暗部區域的細節信息。顯然，當對于同一個圖像進行多次曝光，造成了所需處理的數據量增加。例如，當一臺攝像機可以輸出每秒60幀的全高清1080p圖像，帶有HDR傳感器，每幀3次曝光，在其工作時，攝像機內的ISP流水線實際處理的是60×3，即相當于180幀每秒。

　　FPGA和增加的處理負荷

　　一個百萬像素的傳感器和HDR相結合大大提高了ISP流水線的處理負荷。DSP器件本質上是“順序處理引擎”，很難負荷巨大的數據處理負載。它可能仍然可以處理我們上述示例中高端DSP中的1080p60HDR流水線的數據，但成本和功耗高得令人望而卻步，并且在經濟上無法負擔。FPGA由于其固有的并行性，非常適合承擔高清、高動態范圍圖像信號處理所增加的負載。

　　可編程的重要性

　　除了以極低的功耗和成本提供高性能之外，FPGA定義為可編程的，這提供了超越ASIC和ASSP的顯著優點。ASIC的設計和構造都極其昂貴，一旦完成就不能更改。基于ASSP的攝像頭設計可能會受到已經制成的標準件功能的限制，這也就無法再進行修改。事實上，在視頻圖像處理市場中的一些DSP和其它的ASSP器件，需要一個FPGA來橋接傳感器和標準部件，以適應新的傳感器制造商正在使用的新的串行接口，用于接收其傳感器傳輸的百萬像素數據。隨著基于FPGA的實現方法的出現，攝像機制造商可以利用可編程的優勢，迅速在其設計中采用新的傳感器和技術，或迅速改變他們的ISP算法。

　　在FPGA中實現帶有HDR的ISP

　　為了在FPGA實現帶有HDR的ISP，至少必須實現如圖1所示的圖像信號處理流水線中的ISP塊。

　　圖1圖像信號處理流水線

　　需要以下ISP模塊：

　　傳感器端口，具有自動的黑電平校正：這對于檢測和配置圖像傳感器寄存器和采集圖像數據來說是必需的。

　　黑電平校正：每個顏色通道都有一個時間相關的偏移。彩色處理需要線性信號處理，因此所有信號必須沒有任何偏移。CMOS圖像傳感器有所謂暗行輸出來衡量每個顏色通道的平均偏移。黑電平校正減去專用彩色通道，基于線路的基準噪聲，達到最佳的黑電平結果。

　　自動曝光：自動曝光模塊的目的是要不斷調整曝光，以適應實時的不斷變化的光線條件。

　　線性：例如，AptinaMT9Mo24/34HDR傳感器，每顏色通道輸出20位信息。為了盡量減少傳感器輸出的實際線路的數量，Aptina使用智能壓縮機制將這一數據壓縮到12位。線性化就是將這12位數據解壓縮恢復到原來的20位的過程。

　　缺陷像素校正：由于制造工藝而造成的傳感器中死的或熱像素，需要使用缺陷像素校正模塊進行修正。此模塊使用基于相同顏色通道的相鄰像素插值法糾正了缺陷的像素值。典型的糾正方法包括冷或熱像素檢測，使用當前像素鄰域中值或平均值估計。

　　2-D降噪：除冷、熱噪點外，傳感器像素可以隨機成為幀噪聲。這意味著它們輸出與鄰近像素相比過高或過低的強度。基于相同顏色通道的相鄰像素的插值法進行2D降噪來糾正噪聲像素，與缺陷像素校正模塊的工作原理大致類似。

　　De-Bayering(彩色濾波陣列插值)：傳感器上的每個像素都有一個所謂的Bayer濾波器，使用三種顏色：紅色、綠色或藍色中的一種。因此，三分之二的色彩數據丟失，由此產生的圖像是三種顏色產生的馬賽克。要獲得一個全彩色圖像，各種去馬賽克算法，用于為每個像素使用插值算法得到一組完整的紅色、綠色和藍色的值。

　　色彩校正矩陣(CCM)：圖像傳感器通常提供錯誤的顏色再現，由于所謂的跨色彩影響，這是由于像素間的信號串擾引起的。這種效應會導致錯誤顏色的圖像(如：偏藍的綠色)。色彩校正牽涉到復雜的像素數據的矩陣乘法來達到純正的顏色。

　　自動白平衡(AWB)：傳感器不擅長的“識別”色彩。AWB調整圖像中的其他顏色，通過所謂的“灰色世界”算法推斷出圖像中的白色從而進行參考。AWB??通過檢查入射光頻率(或波長)來確定白色，并呈現自然色彩的圖像。

　　伽瑪校正：傳感器像素以線性的方式對入射光強度作出反應。為了能夠為常見視頻系統提供像素數據，如顯像管的對數響應，可能需要轉化為一個非線性的值編碼。伽瑪校正提供了這種轉換。

　　高/寬動態范圍(HDR/WDR)處理：這就是將20個像素的傳感器數據映射為8位RGB數據的模塊，從而在顯示出來的圖像中呈現圖像中的明亮和黑暗區域。需要一條寬的內部流水線來確保暗部的細節沒有丟失，甚至當侵入者直接將閃光照射到攝像機鏡頭。HDR與快速自動曝光算法密切配合工作，能在變化的光線條件下迅速調整曝光。

　　圖2HDR處理后的圖像：強閃光從10英寸的距離直接射到鏡頭，沒有造成圖像丟失

　　除了已經提到的ISP模塊，實際應用的數據包括統計引擎、生成系統中特定模塊使用的圖像柱狀圖、一個LatticeMico32軟處理器用于動態流水線控制、一個I2C主控用于控制各種信號、一個HDMIPHY模塊用于直接從FPGA驅動HDMI信號，甚至標志圖形的疊加。這說明了可以使用低成本、低功耗的FPGA，如LatticeECP3-35，來實現整個圖像信號處理流水線加上HDMI輸出。內部HDR流水線為32位寬，可以提供192dB(20log2**32)的高動態范圍。在這個實際的應用中，使用具有120dB動態范圍的傳感器，限制HDR為120dB--仍然是任何FPGA可實現的最高值。實際的應用能夠處理每秒60幀的1080p圖像，同時提供120dB的高動態范圍。

　　在HDR圖像信號處理中使用FPGA的優點

　　低成本:如上所述，一個簡單的低成本33KLUTFPGA可輕松處理一個1080p60流水線。使用LatticeECP3-35實現的1080p60HDR攝像機的元器件材料主要包括傳感器、FPGA和相關的時鐘振蕩器、電阻和電容、穩壓器、一個HDMI連接器和鏡頭組裝。

　　高性能:顯示的實現提供了120dB的HDR、1080p60性能、業界最快的自動曝光和極高質量的自動白平衡。

　　低功耗:LatticeECP3與競爭對手FPGA或DSP相比，具有極低的靜態和動態功耗。

　　DDR3支持：FPGA支持DDR3的使用。制造商希望在他們的設計中加入幀緩沖存儲器，可以利用這種功能在其攝像機設計中使用高性能、低成本的DDR3存儲器。

　　低功耗的SERDES：一個低功耗具有SERDES功能的FPGA使制造商能夠在FPGA中直接實現HDMIPHY，提供HDMI功能，無需增加一塊外部HDMI芯片的成本。

　　綜述

　　低成本、低功耗FPGA非常適合用于處理安防應用中需要使用百萬像素傳感器和攝像機中的HDR功能而引起的信號處理負荷的大量增加。可編程FPGA還提供了前所未有的靈活性。FPGA的實現提供了高動態范圍的高性能ISP流水線，其成本等于或低于傳統的圖像信號處理方法。