基于FPGA的图像增强以及滤波技术
基于FPGA的视频处理系统设计与实现
基于FPGA的视频处理系统设计与实现随着数字化技术与高清视频的普及，基于FPGA的视频处理系统的应用也越来越广泛。
它们可以满足人们对于视频质量、速度和响应性能的要求。
FPGA作为一种高度可编程的器件，可根据应用需求任意重构电路结构，使得视频处理系统具有高度的扩展性、灵活性和定制性。
本文将从设计目标、系统结构、视频数据流传输、数字信号处理、硬件开发与软件开发等多个方面来介绍基于FPGA的视频处理系统的设计与实现。
一、设计目标在设计基于FPGA的视频处理系统时，我们需要考虑以下几个方面：1.视频质量：在视频的采集、传输和显示过程中需要确保视频的清晰、流畅和无噪音。
2.速度：视频处理系统需要具备高速的处理能力，可以迅速对视频进行处理，以达到实时性和响应性能。
3.低功耗：由于FPGA系统是基于硬件实现的，所以需要考虑低功耗来满足电源限制和延长电池寿命。
4.设计可重用：这就需要设计出可重用的平台，方便进行软件开发和硬件设计。
二、系统结构基于FPGA的视频处理系统的系统结构如图1所示。
它主要由三个部分组成：视频输入模块、视频处理模块和视频输出模块。
1.视频输入模块视频输入模块主要负责从相机或视频文件中采集视频数据，并将其转换成数字信号传输给FPGA。
该模块包括视频采集和视频解码两个部分。
2.视频处理模块视频处理模块主要是对采集到的视频数据进行处理，包括降噪、滤波、缩放、边缘检测、图像增强等操作。
它往往是FPGA设计的重点。
3.视频输出模块视频输出模块主要把处理好的视频数据输出到显示器、硬盘或网络等外设上，并在此过程中再次进行编码技术，使传输数据量减小，加快传输速度。
该模块还需要实现垂直同步、交错、逆交错等技术来保证视频输出的正确性和质量。
图1：基于FPGA的视频处理系统结构图三、视频数据流传输视频数据流传输是视频处理系统中非常重要的一环，它利用高带宽的总线来传输大量数据。
视频数据流传输主要有以下三种方式：1.像素传输像素传输是最常用的一种方式，它将每个像素的RGB值保存在一个字节中，并采用三根数据线分别传输每个像素的R、G、B值。
基于FPGA的图像处理加速技术研究
基于FPGA的图像处理加速技术研究随着科技的发展，图像处理技术逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
同时，图像处理技术也逐渐面临着越来越广泛的应用需求。
在这样的背景下，基于FPGA的图像处理加速技术应运而生。
本文将探讨基于FPGA的图像处理加速技术研究的现状和未来发展方向。
一、FPGA技术概述FPGA（Field-Programmable Gate Array）中文名叫现场可编程门阵列，是一种可编程逻辑芯片，可以在上面设计出各种数字逻辑电路，并对其进行编程实现。
与ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）芯片相比，FPGA芯片实现的功能更加灵活，兼容性更好。
二、FPGA在图像处理中的应用FPGA在图像处理中的应用十分广泛，可以实现数字图像处理、数字信号处理、图像滤波、边缘检测、图像分割、图像增强、运动估计和运动补偿等。
对于图像处理中的复杂计算问题，FPGA可以通过并行计算进行高速处理，从而大大提高了图像处理效率。
此外，FPGA的高灵活性和强大的可编程性也为图像处理领域带来了更多的技术创新。
三、基于FPGA的图像处理加速技术研究现状当前，基于FPGA的图像处理加速技术已经被广泛应用于多个领域，例如医疗图像处理、视频图像处理和视觉传感器等。
其中，医疗图像处理是最为广泛应用的领域之一。
在医疗图像处理中，FPGA可以处理放射性图像、磁共振图像和计算机断层扫描图像等医疗图像，可以实现图像去噪、图像增强和图像分割等功能。
此外，基于FPGA的图像处理加速技术还被广泛应用于军事图像处理和安防图像处理领域。
在军事领域，FPGA可以实现高速图像传输和实时图像分析。
在安防领域，FPGA可以实现人脸识别、车牌识别和动态目标检测等功能。
四、基于FPGA的图像处理加速技术研究未来发展方向随着科技的不断发展，基于FPGA的图像处理加速技术也面临着更广阔的发展空间。
未来，基于FPGA的图像处理加速技术将继续向多媒体领域、虚拟现实领域逐步拓展。
基于FPGA的图像处理算法实现及其优化
基于FPGA的图像处理算法实现及其优化随着科技的不断发展，计算机图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，而基于FPGA的图像处理算法实现及其优化成为了最受关注的热点问题之一。
FPGA是现代数字电路设计中使用最广泛的可编程逻辑器件之一，可以用于快速实现各种数字信号处理算法。
基于FPGA的图像处理算法实现具有硬件加速的优势，能够实现高效的并行计算以及低延迟的图像处理效果。
基于FPGA的图像处理算法实现的流程一般包括：图像采集、处理算法设计、硬件系统实现以及性能分析等步骤。
图像采集是基于FPGA图像处理的第一步，它的主要目的是将需要进行处理的图像数据读入FPGA中。
在图像采集的过程中，需要设计合适的硬件电路和软件程序对图像进行处理，以满足不同应用场景的需求。
常见的图像采集设备包括CCD/CMOS等数字相机、遥感卫星传感器、X光/磁共振成像等医学成像设备等。
处理算法设计是基于FPGA图像处理的核心步骤，它的主要目的是设计有效的图像处理算法以满足不同应用场景的需求。
基于FPGA的图像处理算法主要包括：滤波、分割、去噪、增强、特征提取等内容。
其中，滤波算法可以用于去除图像中的噪声与杂质；分割算法可以将图像中不同区域进行分离；去噪算法可以用于降低图像采集过程中的噪声；增强算法可以增强图像中的亮度、对比度等特征；特征提取算法可以用于从图像中提取出特定的目标区域。
硬件系统实现是基于FPGA图像处理的第三步，它的主要目的是将处理算法转换为硬件电路并在FPGA上实现。
硬件系统实现需要考虑硬件资源占用、时钟频率、功耗等多重因素，以实现高效的图像处理性能和优化的花费效益比。
性能分析是基于FPGA图像处理的最后一步，它的主要目的是评估算法的执行效率和处理质量。
常用的性能分析指标包括：处理时间、处理吞吐率、图像质量等。
在实现基于FPGA的图像处理算法时，需要从多个方面进行优化，以提高算法的处理效率和性能。
具体的优化方法包括：优化算法设计、优化硬件电路、改善时钟频率、减少功耗、优化存储器结构等。
基于fpga的数字图像处理原理及应用
基于FPGA的数字图像处理原理及应用1. 引言数字图像处理作为一项重要的技术，已经被广泛应用于多个领域，例如医疗影像、机器视觉和图像识别等。
而基于FPGA（Field-Programmable Gate Array）的图像处理系统已经成为研究的热点。
本文将介绍基于FPGA的数字图像处理原理及其应用。
2. FPGA的基本原理和特点FPGA是一种可重构的硬件设备，具有可在现场编程的特点，使其适用于不同应用的实时高性能图像处理。
FPGA拥有可配置的逻辑单元和内部存储器，可用于实现各种数字图像处理算法。
3. FPGA在数字图像处理中的应用3.1 图像滤波•FPGA可以实现图像滤波算法，例如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
•FPGA的并行计算能力使得图像滤波可以以实时高性能的方式进行。
3.2 图像边缘检测•基于FPGA的图像边缘检测算法可以有效地提取图像的边缘信息，用于目标识别和图像分割等应用。
•FPGA的并行处理能力和灵活的逻辑结构使得边缘检测算法可以以高效的方式实现。
3.3 图像增强•FPGA可以用于实现图像增强算法，例如直方图均衡化和灰度级调整等。
•FPGA的硬件并行性使得图像增强算法可以在实时性要求较高的应用中得到广泛应用。
3.4 图像压缩•FPGA可以实现图像压缩算法，例如JPEG压缩算法。
•FPGA的高速并行处理能力使得图像压缩可以以实时高效的方式进行。
4. FPGA在数字图像处理中的优势•FPGA具有硬件并行处理能力，可以实现高效的图像处理算法。
•FPGA具有灵活性，可以根据不同的应用需求进行编程和配置。
•FPGA具有低功耗和低延迟的特点，适用于实时性要求较高的图像处理应用。
•FPGA具有较高的计算性能和吞吐量，可以满足高帧率的图像处理需求。
5. FPGA在数字图像处理中的应用案例5.1 医疗影像处理•基于FPGA的医疗影像处理系统可以用于实时的医学图像分析和诊断。
•FPGA的硬件并行处理能力可以提高医疗图像处理系统的性能和效率。
基于FPGA的图像处理技术研究与应用
基于FPGA的图像处理技术研究与应用近年来，随着科技的飞速发展，各种高科技产品的出现使得人们的生产、生活水平得到了很大的提高。
在这个过程中，图像处理技术的发展尤为重要。
图像处理技术是指对图像进行数字处理，从而得到更好的图像效果。
FPGA作为图像处理技术中的重要一环，对于提高图像处理的速度、质量以及保证安全性等方面具有极大帮助。
FPGA，全称为现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array），是一种可编程的数字电路，FPGA内建有大量的逻辑门，可以用其内部的资源进行设计和实现。
与一般现成的芯片不同，FPGA设计后是可以进行改进和修改的，这也是FPGA性能优越的原因之一。
FPGA对于图像处理技术的贡献主要有以下几项：一、提高图像处理速度图像处理涉及到很多数学运算，例如：加、减、乘、除、卷积等。
在处理复杂的图像时，CPU的运算速度显然是远远不够的。
当使用FPGA来处理图像时，由于FPGA本身就是由硬件运算实现的，因此在处理速度方面有明显的优势。
举个例子，当一张1024 * 768的图像通过CPU进行灰度处理时，需要几秒钟至几十秒不等，但是通过FPGA来进行灰度处理时，只需要数百毫秒即可完成。
二、提高图像处理的质量在进行图像处理时，为了避免图像过度失真，需要保证处理后图像的质量。
FPGA在图像处理中具有更高的精度，处理后的图像更加清晰、准确。
特别是在高清图像处理方面，FPGA在保证图像质量的同时，还能够更好地实现图像的压缩和存储。
三、保证图像处理的安全性图像处理技术在许多行业中得到了广泛应用，包括医疗、安防、制造业、移动通信等。
在这些行业中，图像处理数据的安全性非常重要。
使用FPGA来处理图像可以更好地保证图像数据的安全性，因为FPGA没有像软件这样容易被恶意软件攻击。
同时，在FPGA中进行加密、解密等操作也更加方便快速。
四、提高图像处理系统的稳定性在处理复杂的图像时，图像处理系统的稳定性也非常重要。
基于FPGA的图像处理原理及应用
基于FPGA的图像处理原理及应用1. 引言随着科技的发展和应用需求的增加，图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
在传统的图像处理方法中，基于计算机的软件实现存在着处理速度慢、功耗高和延迟大等问题。
为了解决这些问题，人们开始研究和应用基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的图像处理技术。
本文将介绍基于FPGA的图像处理原理及其在实际应用中的一些案例。
2. FPGA和图像处理概述FPGA是一种可编程逻辑器件，具有可重构性和高并行性的特点。
它可以被用来实现各种复杂的算法和逻辑功能，包括图像处理。
图像处理是指对图像进行增强、分析、压缩等处理方法的应用。
在传统的图像处理方法中，计算机软件对图像进行逐像素的处理，处理速度较慢。
而基于FPGA的图像处理利用并行计算的优势，可以快速地处理大规模的图像数据。
3. FPGA图像处理原理基于FPGA的图像处理原理主要涉及以下几个方面：3.1 图像采集FPGA可以通过外部接口连接图像传感器，实时采集图像数据。
采集的图像数据通过FPGA内部的数据总线传输到处理模块。
3.2 图像预处理图像预处理主要包括去噪、滤波、增强、边缘检测等操作。
FPGA可以通过逻辑电路实现这些操作，处理后的图像数据可以存储在内部RAM中。
3.3 图像处理算法基于FPGA的图像处理算法可以应用于各种领域，例如人脸识别、目标检测、视频编码等。
这些算法可以通过FPGA内部的逻辑模块和算法实现。
3.4 图像输出处理后的图像数据可以通过FPGA的输出接口输出到显示器或者其他设备上。
FPGA还可以实现图像数据的压缩和传输。
4. 基于FPGA的图像处理应用案例基于FPGA的图像处理在许多领域都得到了应用。
下面列举一些典型的案例：4.1 智能监控系统基于FPGA的智能监控系统可以实现图像识别和目标检测功能。
通过对图像进行实时处理和分析，可以实现对目标物体的跟踪和识别，从而提高监控系统的效率和准确性。
基于FPGA的数字图像处理研究
基于FPGA的数字图像处理研究一、绪论数字图像处理技术已经成为了现代计算机视觉领域的重要分支之一，迅速改变着我们的生产生活方式，广泛应用于医学影像、遥感图像、智能交通、安全监控等各个领域。
而在数字图像处理中，大量使用了FPGA（Field-Programmable Gate Array）技术，利用FPGA强大的并行计算能力和灵活可编程性，处理图像效果较好，速度很快，成为重要的研究方向。
本文将从FPGA的原理与优势、数字图像处理技术流程、常用数字图像处理算法等角度出发，探究基于FPGA的数字图像处理研究技术，以期为研究者提供一定的参考与帮助。
二、FPGA的原理与优势FPGA是一种可编程逻辑芯片，其原始形式是硬件逻辑电路。
利用FPGA，我们可以通过配置其内部电路，实现任意的数字逻辑电路，并且可以方便地修改，扩展和更新电路设计，完全可以替代专用的硬件电路。
它与ASIC相比，能够在不停止生产的情况下快速更新产品的配置，降低了新产品的设计成本和时间。
同时，FPGA具有强大的并行计算能力和较高的计算速度，是进行数字图像处理非常理想的硬件平台。
具体体现在以下几个方面：1.并行计算：FPGA具有数千个可编程逻辑单元和片上存储器，可以同时处理多个数据，以大大提高处理速度。
2.灵活性：FPGA的管脚可以根据实际需要进行配置，与其他芯片和器件的连接非常方便，使得其成为可重构逻辑器件的典型代表。
3.可扩展性：由于FPGA是可编程的，因此可以通过简单的设计调整机制，对其进行升级和扩展，满足不同场合的需求。
三、数字图像处理技术流程在对数字图像进行处理时，通常需要经过以下四个流程：1.图像获取：使用相机、扫描仪、卫星或其他设备获取原始图像。
2.预处理：针对不同的图像特性，进行预处理，如去噪、平滑、锐化等。
3.数字图像处理：对图像进行识别、分割、特征提取等图像处理操作，以达到特定的目标。
4.结果输出：通过打印机、显示屏、网络或其他方式输出处理结果。
基于FPGA的实时图像增强设计
２ Ｘｉ ａ ｎ ｔｔ ｔ ｆＣｏ ． ’ ｎ Ｉ ｓ ｉ ｅ ｏ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ， Ｘｉ ａ １ １ ６，Ｃｈ ｎ ） ｕ ｎｃ ｔｏ ’ｎ７ ０ ０ ｉａ
Ｆｏｒ ｈｅ ｐ ｃｆｃ ｍ ｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｎ ｆ ｈｉ ａ ｇｏ ｉｈ ｔ ｓ ｅ ｉｉ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔｏ ｏ ｔ ｓ ｌ ｒｔ ｍ ｏ ＦＰＧＡ ， ｓ ｎ ｏｍｅ ｍ ｐ ｏｖ ｍ ｅ ｓ ｖ ｒ ｈｅ ｉ ｒ ｅ ｎｔ ｏ ｅ ｔ ｔ ａ ｉｉｎａ ｌ ｒｔ ｍ ｒ ｄｅ ｒ ｄ ｔｏ ｌａ ｇｏ ｉｈ ａ ｅ ｍａ ．Ｔｈ ｅ ＲＴＬ～ｅ ｅ ｓ ｒｐｔｏ ｏ ｈ ｌ ｏ ｉｈｍ ｙ ＶＨＤＬ ａ ｇｕ ｇ ｌ ｖ ｌｄｅ ｃ ｉ ｉｎ ｆｔ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｂ ｌｎ ａ ｅ
引 言
图像增 强是 图像处 理 的重要环 节之 一 ， 目的 其 是要增 强 图像 视 觉效果 ， 将原 来不 清晰 的图像 变清
于其 复杂性 ， 硬件 实现 时往往需 要 Ｆ Ｇ 和ＤＳ 在 Ｐ Ａ Ｐ 协 同处 理 ， 不仅 耗费逻 辑资 源 ， 且实 时性差 ， 而 特别 是 在 处理 视 频 图像 时 ， 处理 速 度 的要 求 更 高 ， 对 传 统 的设 计方 法是 采用 通用 Ｄ Ｐ， Ｓ 这样 在速度 上很难 满足 需要 ， 利用 Ｆ ＧＡ 实现 是一个 很好 的选 择 。本 Ｐ 文从 空 间域 的角 度 改进 了 图像灰 度 直方 图均衡 算 法 ， 给 出了基 于 ＶＨＤ 的程 序及 硬件 实现结 果 。 并 Ｌ
Ｊ ＡＮＧ ｅ —ａ ＨＥＮ ｅ— ｏ ｇ ，ＱＩ Ｉ Ｗ ｎ ｔｏ ，Ｃ Ｗ ｉｄ ｎ ＡＮ ｕ Ｊ ｎ ，ＬＵ ｎ ＨＥ Ｊ ｎ ｆｎ Ｙａ ｇ ， ｕ —ｅ ｇ ，
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现
基于 FPGA 的数字滤波器设计与实现引言：数字滤波器是现代信号处理的重要组成部分。
在实际应用中，为了满足不同信号处理的需求，数字滤波器的设计与实现显得尤为重要。
本文将围绕基于 FPGA的数字滤波器的设计与实现展开讨论，介绍其工作原理、设计方法以及优势。
同时，还将介绍一些实际应用场景和案例，以展示基于 FPGA 的数字滤波器在实际应用中的性能和效果。
一、数字滤波器的基本原理数字滤波器是一种将输入信号进行滤波处理，改变其频谱特性的系统。
可以对频率、幅度和相位进行处理，实现信号的滤波、去噪、增强等功能。
数字滤波器可以分为无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）两种类型。
IIR滤波器是通过递归方式实现的滤波器，其输出信号与过去的输入信号和输出信号相关。
FIR滤波器则是通过纯前馈结构实现的，其输出信号仅与过去的输入信号相关。
两种类型的滤波器在性能、复杂度和实现方式上存在一定差异，根据具体的应用需求选择适合的滤波器类型。
二、基于 FPGA 的数字滤波器的设计与实现FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，通过可编程逻辑单元（PLU）、可编程连线（Interconnect）和可编程I/O（Input/Output）实现。
其可编程性使得 FPGA 成为数字滤波器设计与实现的理想平台。
1. FPGA的优势FPGA具有以下几个优势，使得其成为数字滤波器设计与实现的首选平台：灵活性：FPGA可以根据设计需求进行自定义配置，可以通过修改硬件逻辑来满足不同应用场景的需求。
可重构性：FPGA可以重复使用，方便进行修改和优化，减少芯片设计过程中的成本和风险。
高性能：FPGA具有并行处理的能力，可以实现多通道、高速率的实时数据处理，满足对于实时性要求较高的应用场景。
低功耗：FPGA可以进行功耗优化，通过减少冗余逻辑和智能布局布线来降低功耗。
2. 数字滤波器的实现方法基于 FPGA 的数字滤波器的实现方法主要有两种：直接法和间接法。
基于FPGA的图像处理系统设计与实现
基于FPGA的图像处理系统设计与实现图像处理是计算机视觉领域中的重要技术之一，可以对图像进行增强、滤波、分割、识别等操作，广泛应用于医学图像处理、工业检测、安防监控等领域。
而FPGA（Field Programmable Gate Array）可编程门阵列，则是一种自由可编程的数字电路，具有并行处理能力和灵活性。
本文将介绍基于FPGA的图像处理系统的设计与实现。
一、系统设计流程1. 系统需求分析：首先需要明确图像处理系统的具体需求，例如实时性、处理的图像类型、处理的算法等。
根据需求，选择合适的FPGA芯片和外设。
2. 图像采集与预处理：使用图像传感器或摄像头采集图像数据，然后对图像进行预处理，如去噪、增强、颜色空间转换等，从而提高后续处理的准确性和效果。
3. 图像处理算法设计与优化：根据具体的图像处理需求，选择适合的图像处理算法，并对算法进行优化，以提高处理速度和效率。
常用的图像处理算法包括滤波、边缘检测、图像分割等。
4. FPGA硬件设计：基于选定的FPGA芯片，设计硬件电路，包括图像存储、图像处理模块、通信接口等。
通过使用硬件描述语言（如Verilog、VHDL）进行功能模块设计，并进行仿真和验证。
5. 系统集成与编程：将设计好的硬件电路与软件进行集成，包括FPGA程序编写、软件驱动开发、系统调试等。
确保系统的稳定运行和功能实现。
6. 系统测试与优化：对整个系统进行完整的测试和验证，包括功能性测试、性能测试、稳定性测试等。
根据测试结果，对系统进行优化，提高系统的性能和可靠性。
二、关键技术及挑战1. FPGA芯片选择：不同的FPGA芯片具有不同的资源和性能特点，需要根据系统需求选择合适的芯片。
一方面需要考虑芯片的处理能力和资源利用率，以满足图像处理算法的实时性和效果。
另一方面，还需要考虑芯片的功耗和成本，以便在实际应用中具有可行性。
2. 图像处理算法优化：在FPGA上实现图像处理算法需要考虑到算法的计算复杂度和存储开销。
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文章编号:1004-485X (2002)04-0020-03 收稿日期:2002-10-04 作者简介:姜 勇(1973-),男,硕士研究生,主要从事实时图像处理的研究工作。
基于FP G A 的图像增强以及滤波技术姜 勇 刘广文 赵丹培 冯 涛(长春理工大学电信学院,吉林长春130022)摘 要 本文就如何提高复杂背景条件下低信噪比的小目标检测的问题展开讨论,提出了用图像增强,数字滤波方法改善图像质量,提高信噪比,达到抑制背景噪声,增强小目标的目的,针对实时处理的要求,应用现场可编程门阵列(FP G A )构造高速图像处理器,完成红外跟踪图像预处理的实时计算。
经现场调试,结果证明是可行的。
关键词 线性变换;高通滤波;图像增强;数字滤波;红外跟踪中国分类号:V556 文献表示码:A 众所周知,复杂背景条件下弱小目标的检测是一个难题。
在一般的检测算法中,很难实现低信噪比下的小目标检测。
在低信噪比下,由于目标与背景的对比度小,检测往往较困难,为了达到低信噪比检测的目的,就要对图像序列进行滤波预处理,以达到抑制背景,增强目标,提高信噪比的目的,为后续工作打下良好的基础。
FP G A 是一种较大规模的可编程逻辑器件,可以用于任何的数字逻辑系统,特别是实时处理方面,更有独特的优势,现在广泛应用于数据处理,通信,工业控制和仪器,军事和宇航技术等多个领域。
1 系统设计在一般图像处理系统中,应该先滤波,再完成其他工作,但在实时处理中,由于是用FIFO存储数据,不管是同步FIFO 还是异步FIFO ,总要先存储一段数据,但在此期间,照样要求数据输出,而这些数据是不准确的,因此只能放在后一级,利用消隐信号把不准确的数据忽略。
故系统设计如图1。
数据输入图像增强处理—→滤波处理数据输出图1 系统设计2 图像增强处理经典的图像增强技术有:1)直方图统计以及均衡化;2)线性变换等。
本系统是应用红外相机进行图像预处理,红外相机具有热敏感性,应用MA TLAB 仿真,直方图统计以及均衡化效果并不理想,因此,作者在线性变换的基础上创新了算法,使其达到了自动增益的目的,实现了图像增强。
211 改进算法红外输出的是数字序列,不用进行采样量化。
这些视频数据远没有达到饱和,图像模糊不清,因此,可以使用上一帧图像达到饱和的放大倍数作为下一帧图像的线性系数,使每一帧达到饱和,从而使非最大值也相应随之增强,这样表现在图像上就是目标最亮,非目标不是最亮,但灰度值层次也非常丰富。
先根据式(1)求出一帧图像的平均背景A ,再通过比较灰度值求出一帧图像的最大值MAX ,则根据式(2)线性系数B ,根据式(3)求出输出图像。
A =∑yi =0Xi/y i ∈[0…y ](1)B =G MA X /(M A X -A )(2)第25卷第4期长春理工大学学报Vol 125No 142002年12月Journal of Changchun University of Science and TechnologyDec.2002C=PI X3B(3)其中:X i为i个像素灰度值的累加和,y为一帧图像的像素个数。
G max为一帧图像的最大灰度级,MAX为一帧图像的最大灰度值,B为线性变换系数,PIX为原始图像素灰度值,输出图像像素的灰度值为C。
从式(1)、(2)、(3)可以看出,每一帧图像都有唯一的MAX、A,因此每一帧图像的线性系数是固定的,但前后帧的线性系数不一定相同,这样就实现了自动调节线性系数,而不是经典算法中需要人工选取线性系数。
此时的C序列即为图像增强的数据。
本改进算法在实时处理中非常有效,而且非常简洁。
212 改进算法的实现流程1)求出一帧图像的最大灰度值B IG[7…0];2)求出一帧图像的平均灰度值AV ERA GE [7…0];同时求出OU T[19…0=AV ERA GE3 256]。
3)求出最大灰度值B IG[7…0]与平均灰度值AV ERA GE[7…0]的差值作为线性系数;4)OU T=[19…0]与该线性系数相除。
所得到的数据整理成八位,输出即是增强数据。
作者使用MAXPL USⅡ1010。
最外层是原理图方式,下一层用V HDL编程。
经验证,本算法数据迟了4个时钟周期后输出。
当然,本算法还可以继续改进,如在特别复杂背景下,可以设立两个门限值,低门限之下,认为全是背景给予滤除,两个门限值之内不进行处理,高门限之上进行增强处理。
3 数字滤波处理数字滤波的方法多种多样,在图像处理中常用的有差分法,最大值滤波,最小值滤波,中值滤波,高通滤波等。
经过软件仿真,采用高通滤波是比较理想的。
311 高通滤波高通滤波方法很多,这里取输入图像与经过低通滤波后的图像的差值,二维形式的高通滤波解析表达式如下y(i,j)=x(i,j)-l(i,j)(1)l(i,j)=1M∑M-1m=01-1Mms(i,j,m)+1-1MMs(i,j,M)(2)s(i,j,m)=122(m+1)∑|j-n|=m|j-k|=mx(i-k,j-n)(3)式中M为滤波半径,在算法中取M=4获得了良好的效果;y(i,j)为滤波预处理的输出图像;x(i,j)为滤波预处理的输入图像;l(i,j)为低通滤波后的图像。
但是,由公式(3)可看出,s(i,j,m)的求和运算随m的增大以指数增加。
在保证滤波效果的同时,尽量减小运算量,采用了下面的简化滤波模型,即只在水平与垂直两个方向进行滤波。
s(i,j,m)=1/4[x(i-m,j-m)+x(i-m,j+m)+x(i+m,j-m)+x(j+m,j+m)](4)经过简化后的模型虽然滤波效果稍有下降,但其滤波效率却大大提高。
通过上述高通滤波后,不仅将图像中的有色背景噪声白化,起到了抑制背景噪声的目的,而且不均匀的背景噪声均匀化,起到了均衡的作用,同时增强了微弱的小目标及块或面目标的边缘,以便对感兴趣的目标进行处理。
312 滤波算法的实现流程1)根据公式(4)求出步长m=0、1、2、3时的某点临域4点平均值之和(此4个数据是并行完成的),然后除以4。
2)根据公式(2)求出m=0、1、2、3和M=4时的加权平均值。
3)累加上一步2)式中的4个数值,完成低通滤波。
4)预处理的数据减去低通滤波的数据,得到高通滤波的数据。
经验证,本算法数据延迟了4个时钟周期。
313 滤波算法的实现流程1)存储器器阵列(FIFO):该阵列由9个25638bit的存储器宏单元构成,完成对图像灰度值按先进先出顺序存储;2)寄存器阵列:该阵列由9个长度不等的寄存器宏组成,采用流水技术使得加法器两个输入端口所需数据能够同步到达;3)一部分控制电路和输入输出电路;4)加法器阵列:完成对像素值的相加;5)乘法器阵列:根据像素所在行值而乘以相应的值;6)移位加法器:完成除法运算;7)减法器:完成减法运算。
12第4期姜 勇等:基于FPG A的图像增强以及滤波技术4 实验结果及结论本系统选用AL TERA 公司生产的ACEX 系列208引脚的EP1K100芯片,它内嵌了12个EAB 块,在逻辑综合时可以直接作为存储器使用。
本系统是在MAXPL USΠ1010下编译并综合的,使用原理图与混程方式。
经J TA G 方式下载到EPC2中运行,经现场调试,效果如下:在一副2563256个像素的图像输入后,延迟八个时钟周期,处理后的像素值开始输出。
图2(a )和图2(b )分别是原始图像和增强滤波后的图像,其中原始图像的信噪比约为110～115dB ,滤波后图像信噪比约为510～615dB 。
能够满足红外图像识别的需要。
(a )原始图像(b )增强滤波后的图像图2 原始图像与处理后的图像比较参 考 文 献[1]侯伯亨等编著,数字系统设计基础.西安电子科技大学出版,2000[2]曾繁泰,陈美金编著.VHDL 程序设计.清华大学出版社,2000[3]李在铭.数字图像处理压缩与识别技术.成都电子科技大学出版社,2000An Im age E nhancement and Filter Preprocessor B asedOn the Field Programm able G ate ArraysJ IA N G Yong ,L IU Guangwen ,ZHA O Danpei ,FEN G Tao(College of Elect ronics and Inf orm ation Engineering of Changchun U niversity ofScience and Technology ,Changchun ,130022,China )Abstract :The article discusses how to improve the detection probability of small targets in the complicated background of low signal noise ratio.In accordance with the characteristics of high 2frame TV system ,Field Programmable G ateArrays (FP G A )are applied to construction hifh 2speed image preprocessor and real 2time calculation for image preprocessing of digital TV ,and then lay a good basis for the follow 2up work.The simulation and experimental results demonstrate that this method is feasible.Key words :Lining transform ;Target detection ;Image enhancement ;Digital filtering ;Television tracking systems22长春理工大学学报2002年。