专利名称：直方图均衡化图像处理的vlsi实现系统及方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术，特别涉及一种基于统计特性修正的直方图灰度 均衡的VLSI (超大规模集成电路)实现系统及方法
背景技术：
直方图反映的是图像的灰度分布信息，因此，直方图常用于图象处理中对
图像进行分析处理，实现灰度调节和阈值产生。目的在于实现二值化处理的 阈值产生，选择适合的阈值对图像进行二值化。实现图像分割中的阈值产生。 提取图像中的有效部分,对感兴趣的图像内容进行提取。由于使用的目的不同， 直方图在阈值产生方面是经典的使用方式。
现有的用于指纹识别的直方图实现系统多采用软件方式来实现
一种是基于PC/Server的自动指纹验证系统(AFIS : Automated Fingerprint Identification Systems),禾U用PC/Server CPU的强大计算能 力，使用软件实现对整个指纹图像进行遍历，再在此基础上对灰度值进行分布 分析，实现直方图均衡处理。主要用于大型、非实时的使用场合。适用于专业 性比较强的领域，使用、维护成本高昂。由于成本、用户接口的限制，使用方 式在消费类电子领域使用不实用。
还有一种是基于嵌入式CPU(如ARM、 MIPS等)的嵌入式系统的AFIS，采 用基于实时操作系统的软件处理系统实现对指纹图像的处理。这种嵌入式系统 的AFIS处理能力和速度比ASIC慢，由于嵌入式CPU和实时操作系统以及嵌入 式软件的开发成本比较高，使指纹识别系统不能的得到大量的使用。但是使用 界面友好，适用于消费类电子产品，但是由于开发成本不能够大量推广，这也 是当前指纹市场面临的问题。
现有的指纹识别的直方图处理方法，一种是采用基于全局的直方图分析方 式，对整个指纹图像进行处理和分析。
由于在指纹识别系统中的指纹采集环境复杂和各类传感器对手指的信号
转化一致性差的原因，就会造成指纹图像的在采集过程中产生局部曝光不均 衡，使用全局图像的直方图灰度处理的方式，会忽略图像的局部信息，对指纹 图像的处理造成影响。
另一种是单一的直接采用经典的直方图均衡的处理模式。未针对指纹图像 的特点进行直方图修正。
当传感器采集到的图像灰度分布未针对指纹图像的特点进行直方图修正。 直接采用直方图均衡在灰度分布严重不均的情况下，会造成处理后的灰度兼并 的情况，减少灰度级，使灰度信息消失，损失指纹图像的细节，影响后续操作 的特征点提取。
发明内容
本发明为了解决上述问题，公开了一种基于统计特性修正的直方图灰度均
衡的VLSI实现系统及方法，可以改善数字图象由于灰度分布不均造成的图像 整体偏暗或偏亮的现象，完成灰度变换的处理，使图像的灰度分布合理化，更 适合指纹识别的后续图像处理。
基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，包括如下
单元
(1) 块扫单元，包括直方图产生单元和统计特性获取单元，用于通过接 受图像块数据，实现遍历图像块，完成对灰度分布的检査，构建直方图并遍历 一次图像，完成图像均值的检测，遍历第二次完成对绝对均差的检测，获得图 像块的统计特性均值和方差；
(2) 累积分布函数单元，根据图像的直方图，对直方图的序列进行处理 得到描述灰度值的概率分布的累积分布函数；
(3) 均值、方差分析单元，用于比较图像块的每个像素的绝对均差，找 出其最大最小值，其对应的灰度值作为阈值，对图像进行阈值分割，并对分割 后的图象分别建立灰度映射；
(4) 映射表，包括归一化累积分布函数单元和灰度映射函数单元，对累 积分布函数进行规范化处理，建立直方图均衡的灰度映射序列表，建立灰度映 射函数；
(5) 灰度映射函数的修正单元，用于参考统计灰度映射函数、图像最小
绝对均差、均值，对直方图灰度均衡的灰度映射函数进行修正；
(6)灰度映射处理单元，用于以输入块图像的像素值为索引，査询对应 的灰度值，完成图像的灰度变换。
基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，还包括
(21) 噪声抑制和图像分块单元，用于将图像分割成一系列的图像小块， 对图像小块进行噪声抑制处理，提高图象质量，减少后期的指纹特征点提取的 难度；
(22) 图象缓存读取控制器，用于完成对图像的空间访问，实时控制图像
的内容，在按照一定的时间间隔将其依次送至直方图产生单元。
所述直方图产生单元还包括一灰度在0 255的寄存器，用于存储直方图。
基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，还包括指 纹图像后续处理单元，用于指纹图像二值化、细化、特征点提取步骤。
本发明还公开了基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现 方法，包括如下步骤
步骤l，对输入的指纹图像进行分块操作，将整幅图像划分为若干块作为 图像增强、提取的最小处理单元；遍历整个块图像，图像按像素数据依次输出；
步骤2，对读出的块图像实时地进行均值计算，并在图像遍历完成后，计 算出图像方差；建立输入图像处理像素块的直方图BlockHist;
步骤3，分析处理输入的均值、方差，对不同的灰度范围产生不同的灰度 映射序列表；
步骤4，分析计算直方图的累计分布函数、规范化累积分布函数，并由此 建立一个灰度映射处理函数；
步骤5，根据灰度映射处理表，实现灰度空间的转化，由此实现直方图均衡。
步骤1前或者步骤2包括如下步骤
步骤60，对图像小块进行噪声抑制处理，提高图象质量，减少后期的指 纹特征点提取的难度。
步骤3中图像方差的计算方法如下
别ocfc4M五[!〗[刀=WodS:[i][j'〗—B/odtMea"
其中，BlockMean表示图像块均值，BlockAME[i] [j]表示图像块方差， w为图像块宽度，h为图像块的高度，i二0 w—l，为水平方向的遍历变量， j=0 h—l为垂直方向的遍历变量。 步骤2中直方图的建立方法如下 for (j=0;j<w;j++)
for ( j=0;j<w;j++)
BlockHist[Block[i][j]] 二 BlockHist[Block[i] [j]]+l。 步骤3中灰度映射序列表为
=力= 0，1，2…,.255
其中k为灰度变量，取值范围0 i
i为当前的灰度，值取值范围0 255 Cdf为累积分布函数
BlockHist [k],灰度为k的图像像素的个数。
步骤4中灰度映射处理函数为 iV画C州=c#['， x 255 + (w x / )
其中Cdf[i],灰度值为l i的图像像素的个数和。 本发明的效果在于
直方图实现了两个功能， 一个是基于修正的直方图均衡的图象增强，另一
个就是图像的二值化阈值产生。
采用局部直方图均衡的方法作为指纹图像质量的增强处理方式。 采用对局部的处理模块进行统计特性(均值、方差)的分析，对直方图进
行修正。
利用VLSI技术实现的芯片内全硬件流水线、并行处理的实现方式。 根据统计特性进行修改的直方图均衡的流水线、并行处理方式的VLSI实 现的方法。
基于VLSI技术的芯片工作方式，对于块处理采用流水线工作方式，直方 图检测和统计检测则是并行处理模式，运行速度快，成本低廉，适合于消费类 电子的推广。
基于统计特性的检测，修正了直方图均衡在图像处理中出现的像素兼并而 产生的细节损失。
基于块的图象处理方式，很好的考虑到指纹图像采集环境因素造成的噪声 干扰，分块处理有利于局部的增强处理方式的优化。
图l为本发明的系统框图； 图2为本发明的流程图3为本发明涉及的原直方图4为本发明均衡处理后的直方图。
具体实施例方式
本发明公开的基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系 统，主要包括如下几个模块，见图l系统框图(Diagram 1)
1. 降噪和图像分块单元1，用于将图像分割成一系列的图像小块，对图 像小块进行噪声抑制处理，提高图象质量，减少后期的指纹特征点提取的难度。
2. 图象缓存读取控制器2 (Image Buffer read controller)(与附图中 降噪、图像分块单元和图象缓存读取控制器不一致)
该控制器用于完成对图像的空间访问，实时控制图像的内容，在按照一定 的时间间隔将其依次送出。每次送出图像数据块前就完成对块的数据处理，然 后由下面的两个功能模块(直方图产生单元和统计特性均值和绝对均差检 测？)实现数据统计和直方图的构建。
3. 块扫单元3，包括直方图产生单元31 (Build histogram)和统计特性 获取单元32:
直方图产生单元31 (Build histogram)
通过接受上述的功能模块输出的图像块数据，实现遍历(对整个图像或图 像块完成一次扫描)图像块，完成对灰度分布的检査，保存在灰度0 255所 对应的寄存器内，图像传输完毕，即完成直方图的构建，构建技术和现有技术一样。
统计特性均值和绝对均差检测32 (Mean & AMS Detection)
遍历一次图像即可完成图像均值的检测，第二次遍历可以完成对绝对均差 的检测，获得图像块的统计特性，为下一步的统计分析作出准备。
4. 累积分布函数单元4 (Cdf for histogram)
根据图像的直方图，对直方图的序列进行在0 255的累积分布函数 (cumulative distribution function,縮写cdf)，它能完整描述灰度值的概 率分布。
5. 均值、方差分析单元5 (Mean & AMS analyzer)
比较图像块的每个像素的绝对均差(absolution mean error),找出其最 大最小值，其对应的灰度值作为阈值，对图像进行阈值分割，并对分割后的图 象分别建立灰度映射。
6. 映射表6，包括归一化累积分布函数单元和灰度映射函数单元 归一化累积分布函数单元61 (Normalize Cdf for Histogram) 对CDF进行规范化处理，将其规范化到0 255之间，建立直方图均衡的
灰度映射序列表，
建立灰度映射函数单元62 (Rebuild Gray mapping function)。
7. 灰度映射函数的修正单元7 (Modify Gray mapping function) 参考统计灰度映射表、图像最小绝对均差、均值，对直方图灰度均衡的灰
度映射表进行修正。使均衡化后的图像的灰度值分布更合理、均匀，有利于后 续的特征点提取工作。
8. 灰度映射处理8 (Gray Mapping)
输入块图像，以其像素值为索引，查询对应的灰度值，完成图像的灰度变换。
9. 指纹图像后续处理9 (Flowing processing) 二值化、细化、特征点提取等。
本发明的VLSI实现方法如下，见图2， VLSI实现工作流程(Diagram 2) 步骤1，对输入的指纹图像进行分块操作(si),将整幅图像划分为若干
块宽度为w、块高度为h (如wxh二40x40， wxh=32x32)的小块(block (wxh))
作为图像增强、提取的最小处理单元。
步骤2，对图像小块进行噪声抑制处理(S2)，提高图象质量，减少后期
的指纹特征点提取的难度。步骤2和步骤1顺序可以互换。
步骤3，通过图像缓存读控制器(Image Buffer read controller, S3) 扫描整个块图像，图像按像素数据(每像素数据宽度为一字节(byte))依次 输出。
步骤4，当块图像被读出时候，实时的开始计算块的均值，并在图像遍历 完成后，计算出图像的方差。(S4)
其中，BlockMean表示图像块均值，
BlockAME[i] [j]表示图像块方差， i=0 w—1,为水平方向的偏历变量， j二0 h—1为垂直方向的遍历变量， w为图像块宽度， h为图像块的高度。 步骤5，与上述操作并行的操作是，输入图像处理像素块的直方图 BlockHist的建立。(S5) for (j=0;j〈w;j++) for ( j=0;j〈w;j++)
BlockHist[Block[i] [j]] = BlockHist[Block[i][j]]+l; 步骤6,从步骤4输入的均值、方差，在本步骤进行分析和处理，对不同 的灰度范围产生不同的灰度映射函数。(S6)
=力别o譜/W [*]，/ = 0,1,2…"255
糾
k为灰度变量，取值范围0 i
i为当前的灰度，值取值范围0 255
cdf为累积分布函数
BlockHist [k]，灰度为k的图像像素的个数。 步骤7，分析步骤5产生的直方图，分析计算直方图的累计分布函数、规 范化累积分布函数，并由此建立一个灰度映射处理表。(S7)。
yVo，Q//'|:/] 二x 255 +x / ) 其中
W为图像块的宽度， h为图像块的高度，
cdfLi],灰度值为l i的图像像素的个数和。 步骤8，根据以上步骤，完成直方图均衡的操作，根据灰度映射处理表，
实现灰度空间的转化(S9)，由此实现一个直方图均衡的操作。(S8) 下面用一个具体的实施例子，把上述的过程演示一下。 比如， 一个指纹图分成32X32，对输入的指纹图像进行块划分，宽高为
32x32的图像块作为处理的单元块，单元块的处理按流水线处理模式，图象单
元块处理过程如下
1. 图像处理的读控制单元从缓存器buffer中读出32x32的单元块，并行 输入到统计计算步骤(s4、 s6)和直方图检测步骤(s5、 s7)。
2. 在统计特性计算步骤，先进入s4完成图像单元块的均值和绝对均差(方 差)的计算，再进入s5进行均值、绝对差的分析。并输出到s8对直方图的灰 度变换进行校正。
3. 在直方图检测步骤，先进入直方图产生单元(s5)，再进入直方图分析 单元，进行直方图分析并产生初步的灰度映射表，检测数据输出到s8。
4. 数据进入s8后，根据检测的均值和绝对差，对图像块的灰度直方图进 行调节并对灰度映射表进行修正。
5. 在s9进行灰度变换操作，输出处理图像。
图3为发明涉及的原直方图，图4为本发明均衡处理后的直方图。横坐标 代表像素灰度值。纵坐标代表像素个数。可以看出经过均衡处理，改善了数字 图象由于灰度分布不均造成的图像整体偏暗或偏亮的现象，完成灰度变换的处 理，使图像的灰度分布合理化，更适合指纹识别的后续图像处理。
权利要求
1.基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，其特征在于，包括如下单元(1)块扫单元，包括直方图产生单元和统计特性获取单元，用于通过接受图像块数据，实现遍历图像块，完成对灰度分布的检查，构建直方图并遍历一次图像，完成图像均值的检测，遍历第二次完成对绝对均差的检测，获得图像块的统计特性均值和方差；(2)累积分布函数单元，根据图像的直方图，对直方图的序列进行处理得到描述灰度值的概率分布的累积分布函数；(3)均值、方差分析单元，用于比较图像块的每个像素的绝对均差，找出其最大最小值，其对应的灰度值作为阈值，对图像进行阈值分割，并对分割后的图象分别建立灰度映射；(4)映射表，包括归一化累积分布函数单元和灰度映射函数单元，对累积分布函数进行规范化处理，建立直方图均衡的灰度映射序列表，建立灰度映射函数；(5)灰度映射函数的修正单元，用于参考统计灰度映射函数、图像最小绝对均差、均值，对直方图灰度均衡的灰度映射函数进行修正；(6)灰度映射处理单元，用于以输入块图像的像素值为索引，查询对应的灰度值，完成图像的灰度变换。
2. 如权利要求1所述的基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的 VLSI实现系统，其特征在于，包括(21) 噪声抑制和图像分块单元，用于将图像分割成一系列的图像小块， 对图像小块进行噪声抑制处理，提高图象质量，减少后期的指纹特征点提取的 难度；(22) 图象缓存读取控制器，用于完成对图像的空间访问，实时控制图像 的内容，在按照一定的时间间隔将其依次送至直方图产生单元。
3. 如权利要求2所述的基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的 VLSI实现系统，其特征在于，所述直方图产生单元还包括一灰度在0 255的 寄存器，用于存储直方图。
4. 如权利要求1所述的基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，其特征在于，还包括指纹图像后续处理单元，用于指纹图像二值化、细化、特征点提取步骤。
5. 基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现方法，其特征在于，包括如下步骤步骤l，对输入的指纹图像进行分块操作，将整幅图像划分为若干块作为图像增强、提取的最小处理单元；遍历整个块图像，图像按像素数据依次输出； 步骤2，对读出的块图像实时地进行均值计算，并在图像遍历完成后，计算出图像方差；建立输入图像处理像素块的直方图；步骤3，分析处理输入的均值、方差，对不同的灰度范围产生不同的灰度映射序列表；步骤4，分析计算直方图的累计分布函数、规范化累积分布函数，并由此 建立一个灰度映射处理函数；步骤5，根据灰度映射处理表，实现灰度空间的转化，由此实现直方图均衡。
6. 如权利要求5所述基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI 实现方法，其特征在于，步骤1前或者步骤2包括如下步骤步骤60，对图像小块进行噪声抑制处理，提高图象质量，减少后期的指 纹特征点提取的难度。
7. 如权利要求5所述基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI 实现方法，其特征在于，步骤3中图像方差的计算方法如下<formula>formula see original document page 3</formula>其中，BlockMean表示图像块均值，BlockAME[i] [j]表示图像块方差， w为图像块宽度，h为图像块的高度，i=0 w—l，为水平方向的遍历变量， j=0 h—l为垂直方向的遍历变量。
8. 如权利要求7所述基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI 实现方法，其特征在于，步骤2中直方图的建立方法如下for (j=0;j<w;j++) <formula>formula see original document page 4</formula>BlockHist[Block[i]二 BlockHist[Block[i][j]]+l。
9. 如权利要求8所述基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI 实现方法，其特征在于，步骤3中灰度映射序列表为c朴]=力别ocA;淑/ = 0,1,2…,.255其中k为灰度变量，取值范围0 ii为当前的灰度，值取值范围0 255cdf为累积分布函数BlockHist[k]，灰度为k的图像像素的个数。
10. 如权利要求9所述基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现方法，其特征在于，步骤4中灰度映射处理函数为 W謹C朴]=c卵]x 255 + (w x A)其中Cdf[i],灰度值为1 i的图像像素的个数和。
全文摘要
基于统计特性修正的直方图均衡化图像处理的VLSI实现系统，包括块扫单元，累积分布函数单元，均值、方差分析单元，映射表，灰度映射函数的修正单元，灰度映射处理单元，本发明可以改善数字图像由于灰度分布不均造成的图像整体偏暗或偏亮的现象，完成灰度变换的处理，使图像的灰度分布合理化，更适合指纹识别的后续图像处理。
文档编号G06T5/40GK101114340SQ200710121480
公开日2008年1月30日 申请日期2007年9月6日 优先权日2007年9月6日
发明者薛云波 申请人:成都方程式电子有限公司