隨著數字融合的進一步發展，系統的設計和實現需要更大的靈活性，以解決將完全不同的標準和要求整合為同類產品時引發的諸多問題。本文介紹FPGA在視頻處理中的應用，與ASSP和芯片組解決方案相比，FPGA可根據目前設計工程師的實際需求提供不同層次的靈活性，并保持明顯優于傳統DSP的性能。
實時視頻處理對系統性能的要求極高，因此幾乎所有只具最簡單功能的通用DSP都不具備這項功能?？沙绦蜻壿嫿M件允許設計人員利用平行處理技術實現視頻信號處理算法，并且只需單個組件就能實現期望的性能?；贒SP的解決方案通常需要在單板上嵌入許多DSP，以得到必需的處理能力，這無疑將增加程序資源開銷和數據內存資源開銷。
藉由在實時環境下進行視頻處理，系統工程人員可將幀內存需求和數據緩沖需求降至最低，而在非實時應用中則無需如此。隨著業界積極推動高質量視頻開發以及壓縮格式的不斷改進，系統處理速度也不斷提高?？沙绦蜻壿嫿M件也采用了專用尋呼設備中廣泛采用的FPGA組件架構。由于FPGA制程的發展遵循摩爾定律，因此與稍早開發的同種產品相比，新產品能以更具吸引力的成本優勢實現相同的功能和性能。
這種趨勢的一大源動力來自網絡、廣播、處理和顯示技術的融合，即業界所稱的‘數位融合’。由于在極窄的傳輸信道(如無線信道)上發送高頻寬視頻數據并保持適當的業務質量(QoS)極其困難，因此設計人員展開了廣泛的研究，致力于改進糾錯、壓縮和圖像處理技術，這些研究均建立在FPGA實現的基礎上。
圖像壓縮/解壓縮-DCT/IDCT 目前在數字視頻系統中主要使用的視頻壓縮格式是MPEG2，已廣泛應用于數字電視、視訊轉換盒、數字衛星系統、高清晰度電視(HDTV)譯碼器、DVD播放器、視頻會議設備和*中。原始的數字視頻信息總需要進行壓縮，以便藉由適當的傳輸通道傳送或者儲存在適當的介質(如磁盤)中。此外還有許多新標準即將或正在推出，包括最為引人注目的MPEG4，但大多數基于該技術的產品仍在開發中。
MPEG2和MPEG4算法的核心是一種稱為離散余弦變換(DCT)的作業。DCT的基本原理是取圖素塊的平方并除去觀察者察覺不到的冗余信息。為了解壓縮數據，還需要反離散余弦(IDCT)運算。
雖然MPEG算法中的DCT部份已經標準化并能在FPGA中有效實現，MPEG編碼仍有許多部份尚未明確規定。而正是這些不明確部份使得一家公司的產品得以區別于競爭對手，并開發出擁有自主產權的算法。許多專用MPEG譯碼器在這些部份(如運動估計模塊)使用了FPGA。因為FPGA可重新配置，因此組件能方便地進行刷新，并在整個開發階段(包括配置之后)整合新算法，而完全依賴標準ASSP解決方案的公司由于受到自身能力的限制而無法開發出類似產品，因此市場風險較大(圖1)。
色彩空間轉換
視頻系統另一重要部份是色彩空間轉換，該制程規定了圖像的表示方法，例如由一種色彩格式轉化為另一種不同的色彩格式。
人眼傳感器只能檢測到波長介于400nm至700nm之間的可見光，這些傳感器稱為圓錐細胞，具有三種不同的類型：紅光圓錐細胞、綠光圓錐細胞和藍光圓錐細胞。如果單波長的光可見，這三種傳感器的相對反應能使我們鑒別出光的顏色。該現象極具實用價值，因為這意味著我們只需簡單地按不同比例將上述三種光混合，就能產生各種顏色的光。這就是著名的三色原理，它在彩電系統中獲得了廣泛的應用。
我們可以在3維立方體中藉由繪制三原色(即紅色、綠色和藍色，簡寫為RGB)的構成比率圖以表示各種顏色，其中黑色位于原點，而白色則位于原點的斜對角。得到的立方體就是著名的RGB色彩空間。
不管最終的顯示媒體是紙張、LED、CRT或等離子顯示器，圖像總可細分為很多個圖素(例如HDTV可具備1920×1080個圖素)。同時每種媒體之間又存在些許差異，但其基本原理都是每個圖素由一定比例的紅色、綠色或藍色構成，構成的比例取決于驅動顯示的電壓信號。
利用RGB格式處理圖像時，每個圖素由3個分別對應于三原色的8位或10位字確定，因而這不是一種最高效的處理方法。這種格式下，必須在所有的紅色、綠色和藍色信道上對圖素進行作業，所需的儲存空間和數據頻寬毫無疑問將比其它可供選擇的色彩格式更大。為了解決這個問題，許多廣播標準(如歐洲的PAL和北美的NTSC電視系統)均采用亮度和色度視頻信號。因此，不同的色彩格式之間需要一種能互相轉換的機制，即色彩空間轉換(圖2)。
用硬件實現這些電路則相對比較簡單，只需要知道從一種格式映像到另一種格式的系數。最通用的一種轉換是由RGB格式轉換至YCbCr格式(反之則從YCbCr格式轉換至RGB格式)。研究顯示，人眼察覺到的光亮度信息(Y)的60％至70％來自綠色光。紅色和藍色信道實際上只是亮度信息的復制，因此這些重復信息完全可以去除掉。最終的結果是圖像可用表征色度和亮度的信號來表示。在這種格式下，8位系統規定亮度的取值范圍介于16至235之間，而Cb和Cr信號的取值范圍介于16至240之間，并規定128表示亮度為0。
可用如下的方程將YCbCr空間中的色彩轉換為RGB色彩空間中的色彩：
R'=1.164*(Y-16)+1.596*(Cr-128)
G'=1.164*(Y-16)-0.813*(Cr-128)-0.392*(Cb-128)
B'=1.164*(Y-16)+1.596*(Cr-128)
R'G'B'表示圖像灰度校正RGB值。例如，CRT顯示器的信號振幅與輸出密度之間存在非線性，如果在顯示信號之前進行圖像灰度校正，就能使信號振幅與輸出密度間的關系趨于線性。輸出增益同樣必須限定低于特定的臨界值，以減少圖像暗區中的傳輸噪音(圖3)。
我們可以采用許多可行的方法實現所需的乘積功能，如利用內存、邏輯組件或嵌入式乘法器。顯然，HDTV系統所需的74.25MHz數據率可輕松地達到，而且還可以嘗試不同的設計折衷考慮，如系統精確度和設計范圍之間的折衷。例如，為了保證3％的轉換誤差，YCbCr至RGB色彩空間轉換器的設計尺寸可以至少減小一半。這或許超出了大多數顯示器產品所能承受的范圍，但仍然能被其它的應用系統接受，如機器視覺或安全系統。采用FPGA的系統架構就能調整應用系統的算法，由此實現最佳的性能和效率。
實時圖像和視頻處理功能
標準DSP自身性能上的缺陷促進了專門解決此難題的專用設計芯片(如媒體處理器)的發展。但是，這些組件極低的靈活度往往使其局限于非常有限的應用中并容易產生性能瓶頸。在高分辨率系統(如HDTV和醫療成像系統)中，基于處理器的方法受到的限制尤為明顯。從根本上講，處理器的分辨率受限于分配給濾波器每個抽頭或每個轉換階段時鐘周期的數目。一旦達到極限條件，通常除了增加額外的DSP部件外別無選擇。FPGA可以藉由定制調整提供最具實用價值的高性能高效率產品。設計人員可在適用范圍和速率之間進行折衷考慮，從而以比DSP時鐘低得多的速率實現指定功能。
例如Visicom公司發現，在中值濾波器應用中[3]，DSP處理器需要67個時鐘周期執行算法，而FPGA只需工作在25MHz頻率下，因為FPGA能平行實現該功能。實現上述功能的DSP必須工作在1.5GHz頻率下，可見在此特定應用中，FPGA解決方案的處理能力可以達到100MHz DSP處理器的17倍。
許多實時圖像和視頻處理功能均適合于用FPGA組件來實現，包括：圖像旋轉、圖像縮放色彩校正和色度校正、陰影增強、邊緣檢測、直方圖功能、銳化、中值濾波器和斑點分析等。
許多功能都針對特定的應用和系統，并構建在核心架構(如2D-FIR濾波器)之上。我們可以利用HDL設計語言或高級內核設計工具(如Xilinx CoreGen軟件)中的DSP程序塊迅速實現這些功能。此外，還能藉由系統級設計方法，利用Matlabs Simulink和Xilinx SystemGenerator工具進一步減少設計和模擬時間。