嵌入式視覺系統中的圖像預處理技術及加速實現
時間：2025-03-26 來源：華清遠見
嵌入式視覺系統中的圖像預處理技術是確保后續圖像分析和處理準確性的關鍵步驟。由于嵌入式設備的計算資源和存儲空間有限，圖像預處理技術需要高效且低功耗。以下是常見的圖像預處理技術及其加速實現方法：
一. 常見的圖像預處理技術
1.1 圖像去噪
目的：
圖像去噪的主要目的是消除圖像中的噪聲，恢復有用的真實信息，增強有關信息的可檢測性，最大限度地簡化數據，從而改進特征提取、圖像分割、匹配和識別的可靠性。去噪是圖像處理領域中的一個重要研究方向，其目標是盡可能恢復原始的真實圖像，以便進行后續的圖像處理操作
常用方法：
均值濾波
均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對目標像素給一個模板，該模板包括了其周圍的臨近像素（以目標像素為中心的周圍8個像素，構成一個濾波模板，即包括目標像素本身），再用模板中的全體像素的平均值來代替原來像素值。
高斯濾波
高斯濾波是一種線性平滑濾波，適用于消除高斯噪聲，廣泛應用于圖像處理的減噪過程。高斯濾波就是對整幅圖像進行加權平均的過程，每一個像素點的值，都由其本身和鄰域內的其他像素值經過加權平均后得到。高斯濾波的具體操作是：用一個模板（或稱卷積、掩模）掃描圖像中的每一個像素，用模板確定的鄰域內像素的加權平均灰度值去替代模板中心像素點的值。
中值濾波
中值濾波法是一種非線性平滑技術，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值的中值.
雙邊濾波
高斯濾波是以距離為權重，設計濾波模板作為濾波系數，只考慮了像素間的空間位置上的關系，因此濾波的結果會丟失邊緣的信息。在高斯基礎上，進一步優化，疊加了像素值的考慮，因此也就引出了雙邊濾波，一種非線性濾波，濾波效果對保留邊緣更有效。
雙邊濾波的核函數是空間域核與像素范圍域核的綜合結果：
1）在圖像的平坦區域，像素值變化很小，那么像素差值接近于0，對應的像素范圍域權重接近于1，此時空間域權重起主要作用，相當于進行高斯模糊；
2）在圖像的邊緣區域，像素值變化很大，那么像素差值大，對應的像素范圍域權重變大，即使距離遠空間域權重小，加上像素域權重總的系數也較大，從而保護了邊緣的信息。
應用場景：低光照環境、傳感器噪聲等。
1.2 圖像增強
目的：（image augmentation）指通過剪切、旋轉/反射/翻轉變換、縮放變換、平移變換、尺度變換、對比度變換、噪聲擾動、顏色變換等一種或多種組合數據增強變換的方式來增加數據集的大小。圖像增強的意義是通過對訓練圖像做一系列隨機改變，來產生相似但又不同的訓練樣本，從而擴大訓練數據集的規模，而且隨機改變訓練樣本可以降低模型對某些屬性的依賴，從而提高模型的泛化能力。提高圖像的對比度、亮度等，使圖像更清晰。
常用方法：
直方圖均衡化
重新分布圖像的像素值，使得圖像的直方圖在整個灰度范圍內均勻分布，從而增強圖像的對比度。自適應直方圖均衡化是直方圖均衡化的改進版本，它將圖像分成小塊，并對每個塊進行直方圖均衡化，從而在局部細節和全局對比度之間取得平衡。
對比度拉伸
旨在增加圖像中不同區域之間的對比度，使得圖像更加清晰和易于分析。常用的對比度增強算法包括線性拉伸、對比度拉伸、伽馬校正等。
Gamma校正
Gamma校正，又叫伽馬非線性化或伽馬編碼，是針對影片或是影像系統里對于光線的輝度或是三色刺激值所進行非線性的運算或反運算。其原理是RGB值與功率并非簡單的線性關系，而是冪函數關系，這個函數的指數稱為Gamma值，一般為2.2。因為人眼對亮度的感知和物理功率不成正比，而是冪函數的關系，這個函數的指數通常為2.2，即Gamma值。Gamma校正就是基于這個原理，對圖像的像素值進行冪函數變換，從而改善圖像的視覺效果。
應用場景：光照不均勻、低對比度圖像。
1.3 圖像縮放與裁剪
目的：調整圖像尺寸以適應后續處理需求。
常用方法：
雙線性插值
雙線性插值，又稱為雙線性內插，在數學上，它是有兩個變量的插值函數的線性插值擴展。其核心思想是在兩個方向（通常是水平和垂直方向）上分別進行一次線性插值，從而得到未知點的像素值。其原理是在圖像縮放過程中，當目標圖像的像素點對應于原圖像像素點的坐標值并非整數時，由于原圖像像素點坐標值均為整數，因此不存在“現成”的對應關系。這時，就可以采用雙線性插值法，借助該“虛點”周圍的四個整數點來計算該“虛點”處的像素值。
具體來說，雙線性插值算法會首先計算目標圖像像素點對應到原圖像上的坐標（這個坐標通常是浮點數），然后找到這個坐標周圍的四個整數坐標點（即原圖像上的四個最近鄰像素點）。接著，算法會在這四個點之間進行兩次線性插值：首先在水平方向（x方向）上進行插值，得到兩個中間值；然后在垂直方向（y方向）上進行插值，得到最終的像素值。
雙三次插值
雙三次插值的核心思想是通過在原始圖像中選取目標像素點周圍的16個像素點（形成一個4x4的像素窗口），并基于這些像素點進行加權平均來計算目標圖像中每個像素的值。這種方法考慮了像素間的線性關系，并引入了高階多項式擬合，使得插值結果更加平滑自然。
最近鄰插值
應用場景：圖像分辨率調整、ROI（感興趣區域）提取。
1.4 顏色空間轉換
目的：將圖像從一種顏色空間轉換到另一種顏色空間。
常用方法：
RGB轉灰度
RGB轉灰度是一種常用的圖像處理操作，它可以將彩色圖像轉換為灰度圖像。這個過程是基于人眼對不同顏色的敏感度，將彩色圖像的紅、綠、藍三個通道的像素值按照一定權重進行加權平均，從而得到灰度圖像的像素值。
具體來說，RGB轉灰度的公式通常為：灰度值 = 0.299R + 0.587G + 0.114*B。其中，R、G、B分別代表紅色、綠色和藍色通道的像素值。這個公式中的權重數值是通過人眼對不同顏色的敏感度進行調整得到的，能夠較好地反映彩色圖像中的明暗信息。
通過RGB轉灰度操作，我們可以得到一個只有一個通道的灰度圖像，每個像素點的取值范圍也是0-255，表示灰度級別。這種轉換方式可以讓我們用一個通道來代表彩色圖像的明暗信息，便于后續的圖像處理和分析。同時，灰度圖像相對于彩色圖像在存儲和計算上具有更高的效率。
RGB轉HSV/HSL
RGB轉HSV/HSL是一種顏色模型的轉換過程。
首先，RGB代表紅、綠、藍三個顏色通道，是計算機圖形學中最常用的顏色模型之一，用于表示彩色圖像。在RGB模型中，每個通道的取值范圍為0-255，通過不同強度的紅、綠、藍光的組合，可以表示出各種顏色。
HSV代表色相（Hue）、飽和度（Saturation）和明度（Value），而HSL則代表色相（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Lightness）。這兩種顏色模型都試圖以更直觀的方式來描述顏色，相比于基于笛卡爾坐標系的RGB模型。在HSV/HSL模型中，色相表示顏色的類型，飽和度表示顏色的純度或鮮艷度，而明度或亮度則表示顏色的亮度或深淺程度。
RGB轉HSV/HSL的過程，就是將RGB顏色模型中的顏色轉換到HSV/HSL顏色模型中。這個轉換過程涉及一些數學計算，包括找到RGB值中的最大值和最小值，以及根據這些值來計算HSV/HSL中的色相、飽和度和明度/亮度
RGB轉YUV
RGB代表紅、綠、藍三個顏色通道，是加色模式，即通過不同比例的紅、綠、藍三種顏色光的疊加來生成各種顏色。它廣泛應用于計算機顯示系統中，因為計算機屏幕上的每個像素都由紅、綠、藍三個子像素組成。
而YUV是另一種顏色空間，它基于人類視覺系統對顏色的感知特性設計。其中，Y表示亮度（Luminance），即圖像的灰度信息，它包含了圖像的主要亮度信息。U和V表示色度（Chrominance），它們分別代表了圖像的藍色和紅色偏差，是圖像的顏色信息。YUV顏色空間常見于電視傳輸系統，因為它的結構可以有效地減少對帶寬的要求，同時在不犧牲太多視覺效果的情況下進行壓縮。
應用場景：目標檢測、圖像分割。
1.5 邊緣檢測
目的：提取圖像中的邊緣信息。
常用方法：
Sobel算子
Sobel算子是一種在圖像處理中常用的算子，主要用于邊緣檢測。它是由艾爾文·索伯及蓋瑞·費德曼在1968年提出的，因此得名為索伯算子，有時也稱為索伯-費德曼算子或索貝濾波器。
Sobel算子結合了平滑和微分操作，使用兩個3x3的卷積核，一個用于檢測水平邊緣，另一個用于檢測垂直邊緣。通過對圖像進行卷積操作，可以分別得到水平方向和垂直方向的梯度值，進而計算出每個像素的梯度幅值和梯度方向。梯度幅值通常用于邊緣檢測，可以通過設定閾值對梯度幅值進行二值化，從而得到二值化的邊緣圖像。
Canny邊緣檢測
Canny邊緣檢測是由John F. Canny在1986年提出的一種邊緣檢測算法。該算法旨在從不同視覺對象中提取有用的結構信息，并大大減少要處理的數據量。由于Canny邊緣檢測具有滿足邊緣檢測的三個標準（低錯誤率、高定位性、單一邊緣響應）和實現過程簡單的優勢，它已成為邊緣檢測中最流行的算法之一。
Laplacian算子
Laplacian算子是一種常用的二階導數算子，主要用于邊緣檢測和紋理分析。它通過計算圖像中每個像素點的二階導數，來突出顯示圖像中的快速變化區域，即邊緣。由于Laplacian算子具有各向同性，即它對任何方向的邊緣都具有相同的響應，因此能夠檢測任意方向的邊緣。同時，它對邊緣的粗細和強度變化較為敏感，能夠準確識別圖像中的細節。然而，Laplacian算子對噪聲也比較敏感，所以在實際應用中，通常需要結合高斯濾波等預處理步驟來降低噪聲的影響。
應用場景：物體輪廓提取、特征檢測。
1.6 圖像二值化
目的：將圖像轉換為二值圖像，便于后續處理。
常用方法：
固定閾值二值化
固定閾值二值化是一種圖像處理技術，它將圖像中的像素值限定為兩個固定的值，通常是0和255，分別代表黑色和白色。這個過程通過設定一個固定的閾值來實現，將圖像中的像素值與這個閾值進行比較，低于閾值的像素被設為黑色（0），高于閾值的像素被設為白色（255）。
自適應閾值二值化
自適應閾值二值化是一種常用的圖像處理技術，它根據圖像的局部特性動態調整閾值，從而實現對圖像的二值化處理。與固定閾值二值化相比，自適應閾值二值化更能適應光照不均勻或噪聲較多的圖像。
自適應閾值二值化的核心思想是，為圖像中的每個像素點根據其周圍鄰域像素的分布情況計算一個局部閾值，然后根據這個局部閾值將該像素點分類為前景或背景。這樣，即使圖像中存在光照不均勻或噪聲干擾，也能得到較好的二值化效果。
Otsu算法
Otsu算法的工作原理基于圖像的灰度直方圖。它首先計算灰度級別從0到255的頻率分布，然后選擇一個最佳的灰度級別（分割閾值），將圖像的各個像素分為兩個部分：灰度值小于等于閾值的為一個部分（背景），灰度值大于閾值的為另外一個部分（前景）。通過使類間方差最大或類內方差最小，Otsu算法能夠自動確定一個最佳的二值化閾值。
應用場景：OCR（光學字符識別）、條形碼識別。
二、 圖像預處理的加速實現
在嵌入式系統中，圖像預處理需要高效利用有限的硬件資源。以下是常見的加速實現方法：
2.1 硬件加速
專用硬件模塊：
使用DSP（數字信號處理器）或FPGA（現場可編程門陣列）加速圖像處理。
利用GPU（圖形處理器）進行并行計算。
嵌入式視覺處理器：
使用專用的視覺處理器（如NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius VPU）加速圖像預處理。
硬件優化指令集：
利用ARM NEON或SIMD（單指令多數據）指令集加速矩陣運算和濾波操作。
2.2 算法優化
減少計算復雜度：
使用快速算法（如快速傅里葉變換FFT）替代傳統算法。
采用近似計算（如近似高斯濾波）降低計算量。
分塊處理：
將圖像分塊處理，減少內存占用和計算量。
多尺度處理：
在低分辨率圖像上進行初步處理，再逐步細化。
2.3 并行計算
多核CPU并行化：
利用多核CPU并行處理圖像的不同區域。
GPU加速：
使用OpenCL或CUDA在GPU上并行執行圖像處理任務。
任務流水線：
將圖像處理任務分解為多個階段，通過流水線方式并行執行。
2.4 內存優化
減少內存占用：
使用低精度的數據類型（如8位整型）存儲圖像數據。
采用內存復用技術，避免頻繁的內存分配和釋放。
緩存優化：
優化數據訪問模式，提高緩存命中率。
2.5 軟件庫與框架
OpenCV優化：
使用OpenCV的嵌入式版本（如OpenCV for ARM）進行加速。
專用庫：
使用針對嵌入式系統優化的圖像處理庫（如Halide、TensorFlow Lite）。
深度學習加速：
使用輕量級神經網絡（如MobileNet、ShuffleNet）進行圖像預處理。
三、實際應用中的優化策略
3.1 選擇合適的預處理技術
根據具體應用場景選擇必要的預處理步驟，避免不必要的計算。
例如，在目標檢測中，可能只需要縮放和顏色空間轉換，而不需要復雜的去噪處理。
3.2 實時性與精度權衡
在實時性要求高的場景中，可以適當降低預處理精度以提高速度。
例如，使用低精度的濾波算法或減少濾波器的窗口大小。
3.3 硬件與軟件協同設計
根據硬件特性優化算法，例如利用FPGA的并行計算能力加速卷積操作。
在軟件層面，使用硬件支持的指令集（如ARM NEON）進行優化。
四、 示例：嵌入式系統中的圖像預處理流程
以下是一個典型的嵌入式視覺系統中的圖像預處理流程：
圖像采集：從攝像頭獲取原始圖像。
去噪：使用快速高斯濾波去除噪聲。
縮放：將圖像縮放到目標分辨率（如224x224）
顏色空間轉換：將RGB圖像轉換為灰度或YUV格式。
邊緣檢測：使用Sobel算子提取邊緣信息。
二值化：對圖像進行二值化處理，便于后續分析。
總結
嵌入式視覺系統中的圖像預處理技術需要在保證效果的同時，盡可能降低計算復雜度和資源消耗。通過硬件加速、算法優化、并行計算和內存優化等手段，可以顯著提升圖像預處理的效率。在實際應用中，應根據具體需求選擇合適的預處理技術和優化策略，以實現高效、低功耗的嵌入式視覺系統。
