FPGA图像处理12_常用算法

饱和度调节

饱和度调整的算法很多，基本上是越复杂的算法，调整后的图像视觉效果越好。

由于FPGA 不善长复杂的浮点运算，另一方面由于本文定位于基本的图像处理算法，此处只选择一种比较简单的饱和度算法。

设当前输入像素值位宽为 8，RGB 三通道数值为 r、g、b，三个数值间最大值为 max，最小值为 min。

如果 max=minmax=minmax=min，则当前像素点不用调节，直接输出原像素值。

令 v=max+minv=max+minv=max+min，则有：
s={max−minmax+minv<255max−min255−max+255−minv≥255s=\begin{cases} \frac{max-min}{max+min}&v<255\\ \frac{max-min}{255-max+255-min}&v\geq255 \end{cases} s={max+minmax−min255−max+255−minmax−minv<255v≥255
设饱和度调节系数为 saturation，范围 -1.0~1.0。

如果 saturation≤0saturation\leq0saturation≤0：
rout=max+min2+(rin−max+min2)×(1+saturation)gout=max+min2+(gin−max+min2)×(1+saturation)bout=max+min2+(bin−max+min2)×(1+saturation)r_{out}=\frac{max+min}{2}+(r_{in}-\frac{max+min}{2})\times(1+saturation)\\ g_{out}=\frac{max+min}{2}+(g_{in}-\frac{max+min}{2})\times(1+saturation)\\ b_{out}=\frac{max+min}{2}+(b_{in}-\frac{max+min}{2})\times(1+saturation) rout=2max+min+(rin−2max+min)×(1+saturation)gout=2max+min+(gin−2max+min)×(1+saturation)bout=2max+min+(bin−2max+min)×(1+saturation)
如果 saturation>0saturation>0saturation>0：
α={1s−1(saturation+s)≥111−saturation−1(saturation+s)<1\alpha=\begin{cases} \frac{1}{s}-1&(saturation+s)\geq 1\\ \frac{1}{1-saturation}-1&(saturation+s)<1 \end{cases} α={s1−11−saturation1−1(saturation+s)≥1(saturation+s)<1

rout=rin+(rin−max+min2)×αgout=gin+(gin−max+min2)×αbout=bin+(bin−max+min2)×αr_{out}=r_{in}+(r_{in}-\frac{max+min}{2})\times\alpha\\ g_{out}=g_{in}+(g_{in}-\frac{max+min}{2})\times\alpha\\ b_{out}=b_{in}+(b_{in}-\frac{max+min}{2})\times\alpha rout=rin+(rin−2max+min)×αgout=gin+(gin−2max+min)×αbout=bin+(bin−2max+min)×α

在 sysgen 中使用浮点数进行计算，以保证精度，在输出前转化为无符号整数。整个设计即将前述的算法用 sysgen 模块搭起来，比较麻烦的部分在于各计算结果的时序对齐。

取得当前输入像素点 3 个颜色通道的最大值和最小值：

计算s值：

计算 α\alphaα 值：

$saturation>0 $ 的计算：

saturation≤0saturation\leq0saturation≤0 的计算：

仿真结果。

试验图片来源于：Lena

输入图像：

saturation 值为 0.4 的输出图像：

saturation 值为 -0.3 的输出图像：

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