嵌入式视觉系统中的图像预处理技术及加速实现 来源 : 华清远见     2025-03-26

嵌入式视觉系统中的图像预处理技术是确保后续图像分析和处理准确性的关键步骤。由于嵌入式设备的计算资源和存储空间有限，图像预处理技术需要高效且低功耗。以下是常见的图像预处理技术及其加速实现方法：

一. 常见的图像预处理技术

1.1 图像去噪

目的：

图像去噪的主要目的是消除图像中的噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性，最大限度地简化数据，从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性‌。去噪是图像处理领域中的一个重要研究方向，其目标是尽可能恢复原始的真实图像，以便进行后续的图像处理操作

常用方法：

均值滤波

均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即包括目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

高斯滤波

高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

中值滤波

中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.

双边滤波

高斯滤波是以距离为权重，设计滤波模板作为滤波系数，只考虑了像素间的空间位置上的关系，因此滤波的结果会丢失边缘的信息。在高斯基础上，进一步优化，叠加了像素值的考虑，因此也就引出了双边滤波，一种非线性滤波，滤波效果对保留边缘更有效。

双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果：

1）在图像的平坦区域，像素值变化很小，那么像素差值接近于0，对应的像素范围域权重接近于1，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊；

2）在图像的边缘区域，像素值变化很大，那么像素差值大，对应的像素范围域权重变大，即使距离远空间域权重小，加上像素域权重总的系数也较大，从而保护了边缘的信息。

应用场景：低光照环境、传感器噪声等。

1.2 图像增强

目的：（image augmentation）指通过剪切、旋转/反射/翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动、颜色变换等一种或多种组合数据增强变换的方式来增加数据集的大小。图像增强的意义是通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模，而且随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。提高图像的对比度、亮度等，使图像更清晰。

常用方法：

直方图均衡化

重新分布图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度范围内均匀分布，从而增强图像的对比度。自适应直方图均衡化是直方图均衡化的改进版本，它将图像分成小块，并对每个块进行直方图均衡化，从而在局部细节和全局对比度之间取得平衡。

对比度拉伸

旨在增加图像中不同区域之间的对比度，使得图像更加清晰和易于分析。常用的对比度增强算法包括线性拉伸、对比度拉伸、伽马校正等。

Gamma校正

Gamma校正，又叫伽马非线性化或伽马编码，是针对影片或是影像系统里对于光线的辉度或是三色刺激值所进行非线性的运算或反运算。其原理是RGB值与功率并非简单的线性关系，而是幂函数关系，这个函数的指数称为Gamma值，一般为2.2。因为人眼对亮度的感知和物理功率不成正比，而是幂函数的关系，这个函数的指数通常为2.2，即Gamma值。Gamma校正就是基于这个原理，对图像的像素值进行幂函数变换，从而改善图像的视觉效果。

应用场景：光照不均匀、低对比度图像。

1.3 图像缩放与裁剪

目的：调整图像尺寸以适应后续处理需求。

常用方法：

双线性插值

双线性插值，又称为双线性内插，在数学上，它是有两个变量的插值函数的线性插值扩展。其核心思想是在两个方向（通常是水平和垂直方向）上分别进行一次线性插值，从而得到未知点的像素值。其原理是在图像缩放过程中，当目标图像的像素点对应于原图像像素点的坐标值并非整数时，由于原图像像素点坐标值均为整数，因此不存在“现成”的对应关系。这时，就可以采用双线性插值法，借助该“虚点”周围的四个整数点来计算该“虚点”处的像素值。

具体来说，双线性插值算法会首先计算目标图像像素点对应到原图像上的坐标（这个坐标通常是浮点数），然后找到这个坐标周围的四个整数坐标点（即原图像上的四个最近邻像素点）。接着，算法会在这四个点之间进行两次线性插值：首先在水平方向（x方向）上进行插值，得到两个中间值；然后在垂直方向（y方向）上进行插值，得到最终的像素值。

双三次插值

双三次插值的核心思想是通过在原始图像中选取目标像素点周围的16个像素点（形成一个4x4的像素窗口），并基于这些像素点进行加权平均来计算目标图像中每个像素的值。这种方法考虑了像素间的线性关系，并引入了高阶多项式拟合，使得插值结果更加平滑自然。

最近邻插值

应用场景：图像分辨率调整、ROI（感兴趣区域）提取。

1.4 颜色空间转换

目的：将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。

常用方法：

RGB转灰度

RGB转灰度是一种常用的图像处理操作，它可以将彩色图像转换为灰度图像。这个过程是基于人眼对不同颜色的敏感度，将彩色图像的红、绿、蓝三个通道的像素值按照一定权重进行加权平均，从而得到灰度图像的像素值。

具体来说，RGB转灰度的公式通常为：灰度值 = 0.299R + 0.587G + 0.114*B。其中，R、G、B分别代表红色、绿色和蓝色通道的像素值。这个公式中的权重数值是通过人眼对不同颜色的敏感度进行调整得到的，能够较好地反映彩色图像中的明暗信息。

通过RGB转灰度操作，我们可以得到一个只有一个通道的灰度图像，每个像素点的取值范围也是0-255，表示灰度级别。这种转换方式可以让我们用一个通道来代表彩色图像的明暗信息，便于后续的图像处理和分析。同时，灰度图像相对于彩色图像在存储和计算上具有更高的效率。

RGB转HSV/HSL

RGB转HSV/HSL是一种颜色模型的转换过程。

首先，RGB代表红、绿、蓝三个颜色通道，是计算机图形学中最常用的颜色模型之一，用于表示彩色图像。在RGB模型中，每个通道的取值范围为0-255，通过不同强度的红、绿、蓝光的组合，可以表示出各种颜色。

HSV代表色相（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value），而HSL则代表色相（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Lightness）。这两种颜色模型都试图以更直观的方式来描述颜色，相比于基于笛卡尔坐标系的RGB模型。在HSV/HSL模型中，色相表示颜色的类型，饱和度表示颜色的纯度或鲜艳度，而明度或亮度则表示颜色的亮度或深浅程度。

RGB转HSV/HSL的过程，就是将RGB颜色模型中的颜色转换到HSV/HSL颜色模型中。这个转换过程涉及一些数学计算，包括找到RGB值中的最大值和最小值，以及根据这些值来计算HSV/HSL中的色相、饱和度和明度/亮度

RGB转YUV

RGB代表红、绿、蓝三个颜色通道，是加色模式，即通过不同比例的红、绿、蓝三种颜色光的叠加来生成各种颜色。它广泛应用于计算机显示系统中，因为计算机屏幕上的每个像素都由红、绿、蓝三个子像素组成。

而YUV是另一种颜色空间，它基于人类视觉系统对颜色的感知特性设计。其中，Y表示亮度（Luminance），即图像的灰度信息，它包含了图像的主要亮度信息。U和V表示色度（Chrominance），它们分别代表了图像的蓝色和红色偏差，是图像的颜色信息。YUV颜色空间常见于电视传输系统，因为它的结构可以有效地减少对带宽的要求，同时在不牺牲太多视觉效果的情况下进行压缩。

应用场景：目标检测、图像分割。

1.5 边缘检测

目的：提取图像中的边缘信息。

常用方法：

Sobel算子

Sobel算子是一种在图像处理中常用的算子，主要用于边缘检测。它是由艾尔文·索伯及盖瑞·费德曼在1968年提出的，因此得名为索伯算子，有时也称为索伯-费德曼算子或索贝滤波器。

Sobel算子结合了平滑和微分操作，使用两个3x3的卷积核，一个用于检测水平边缘，另一个用于检测垂直边缘。通过对图像进行卷积操作，可以分别得到水平方向和垂直方向的梯度值，进而计算出每个像素的梯度幅值和梯度方向。梯度幅值通常用于边缘检测，可以通过设定阈值对梯度幅值进行二值化，从而得到二值化的边缘图像。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是由John F. Canny在1986年提出的一种边缘检测算法。该算法旨在从不同视觉对象中提取有用的结构信息，并大大减少要处理的数据量。由于Canny边缘检测具有满足边缘检测的三个标准（低错误率、高定位性、单一边缘响应）和实现过程简单的优势，它已成为边缘检测中最流行的算法之一。

Laplacian算子

Laplacian算子是一种常用的二阶导数算子，主要用于边缘检测和纹理分析。它通过计算图像中每个像素点的二阶导数，来突出显示图像中的快速变化区域，即边缘。由于Laplacian算子具有各向同性，即它对任何方向的边缘都具有相同的响应，因此能够检测任意方向的边缘。同时，它对边缘的粗细和强度变化较为敏感，能够准确识别图像中的细节。然而，Laplacian算子对噪声也比较敏感，所以在实际应用中，通常需要结合高斯滤波等预处理步骤来降低噪声的影响。

应用场景：物体轮廓提取、特征检测。

1.6 图像二值化

目的：将图像转换为二值图像，便于后续处理。

常用方法：

固定阈值二值化

固定阈值二值化是一种图像处理技术，它将图像中的像素值限定为两个固定的值，通常是0和255，分别代表黑色和白色。这个过程通过设定一个固定的阈值来实现，将图像中的像素值与这个阈值进行比较，低于阈值的像素被设为黑色（0），高于阈值的像素被设为白色（255）。

自适应阈值二值化

自适应阈值二值化是一种常用的图像处理技术，它根据图像的局部特性动态调整阈值，从而实现对图像的二值化处理。与固定阈值二值化相比，自适应阈值二值化更能适应光照不均匀或噪声较多的图像。

自适应阈值二值化的核心思想是，为图像中的每个像素点根据其周围邻域像素的分布情况计算一个局部阈值，然后根据这个局部阈值将该像素点分类为前景或背景。这样，即使图像中存在光照不均匀或噪声干扰，也能得到较好的二值化效果。

Otsu算法

Otsu算法的工作原理基于图像的灰度直方图。它首先计算灰度级别从0到255的频率分布，然后选择一个最佳的灰度级别（分割阈值），将图像的各个像素分为两个部分：灰度值小于等于阈值的为一个部分（背景），灰度值大于阈值的为另外一个部分（前景）。通过使类间方差最大或类内方差最小，Otsu算法能够自动确定一个最佳的二值化阈值。

应用场景：OCR（光学字符识别）、条形码识别。

二、 图像预处理的加速实现

在嵌入式系统中，图像预处理需要高效利用有限的硬件资源。以下是常见的加速实现方法：

2.1 硬件加速

专用硬件模块：

使用DSP（数字信号处理器）或FPGA（现场可编程门阵列）加速图像处理。

利用GPU（图形处理器）进行并行计算。

嵌入式视觉处理器：

使用专用的视觉处理器（如NVIDIA Jetson系列、Intel Movidius VPU）加速图像预处理。

硬件优化指令集：

利用ARM NEON或SIMD（单指令多数据）指令集加速矩阵运算和滤波操作。

2.2 算法优化

减少计算复杂度：

使用快速算法（如快速傅里叶变换FFT）替代传统算法。

采用近似计算（如近似高斯滤波）降低计算量。

分块处理：

将图像分块处理，减少内存占用和计算量。

多尺度处理：

在低分辨率图像上进行初步处理，再逐步细化。

2.3 并行计算

多核CPU并行化：

利用多核CPU并行处理图像的不同区域。

GPU加速：

使用OpenCL或CUDA在GPU上并行执行图像处理任务。

任务流水线：

将图像处理任务分解为多个阶段，通过流水线方式并行执行。

2.4 内存优化

减少内存占用：

使用低精度的数据类型（如8位整型）存储图像数据。

采用内存复用技术，避免频繁的内存分配和释放。

缓存优化：

优化数据访问模式，提高缓存命中率。

2.5 软件库与框架

OpenCV优化：

使用OpenCV的嵌入式版本（如OpenCV for ARM）进行加速。

专用库：

使用针对嵌入式系统优化的图像处理库（如Halide、TensorFlow Lite）。

深度学习加速：

使用轻量级神经网络（如MobileNet、ShuffleNet）进行图像预处理。

三、实际应用中的优化策略

3.1 选择合适的预处理技术

根据具体应用场景选择必要的预处理步骤，避免不必要的计算。

例如，在目标检测中，可能只需要缩放和颜色空间转换，而不需要复杂的去噪处理。

3.2 实时性与精度权衡

在实时性要求高的场景中，可以适当降低预处理精度以提高速度。

例如，使用低精度的滤波算法或减少滤波器的窗口大小。

3.3 硬件与软件协同设计

根据硬件特性优化算法，例如利用FPGA的并行计算能力加速卷积操作。

在软件层面，使用硬件支持的指令集（如ARM NEON）进行优化。

四、 示例：嵌入式系统中的图像预处理流程

以下是一个典型的嵌入式视觉系统中的图像预处理流程：

图像采集：从摄像头获取原始图像。

去噪：使用快速高斯滤波去除噪声。

缩放：将图像缩放到目标分辨率（如224x224）

颜色空间转换：将RGB图像转换为灰度或YUV格式。

边缘检测：使用Sobel算子提取边缘信息。

二值化：对图像进行二值化处理，便于后续分析。

总结

嵌入式视觉系统中的图像预处理技术需要在保证效果的同时，尽可能降低计算复杂度和资源消耗。通过硬件加速、算法优化、并行计算和内存优化等手段，可以显著提升图像预处理的效率。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的预处理技术和优化策略，以实现高效、低功耗的嵌入式视觉系统。