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视频图像增强算法的FPGA实现(2)
1.3 研究内容及主要章节安排
本课题的主要任务是熟悉常用的视频图像增强算法和去噪算法,掌握各种算法的高效实现结构,在现有的基于FPGA的视频图像处理平台上实时实现视频直方图均衡算法等处理。并将FPGA处理结果与理论仿真结果比对,验证FPGA实现的正确和有效性。主要工作如下:
1.学习数字视频图像的表示方式和接口标准,掌握常用图像增强算法和去噪算法的基本原理;
2. 熟悉和掌握Xilinx FPGA的结构和设计方法,熟悉现有视频图像处理平台;
3.研究直方图均衡算法的高效实现结构,并完成其FPGA实现。
本论文后续章节主要内容如下:
第二章主要介绍视频图像增强算法与实现平台:包括直方图均衡类的视频图像增强算法,基于FPGA的算法实现平台结构,数字视频图像的表示方式,BT656数字图像接口标准,FPGA开发工具和设计流程等
第三章详细论述了实时直方图均衡算法的FPGA实现与测试: 包括本课题FPGA所需要完成的功能,FPGA实现上述功能的设计思路、FPGA实现的模块框图与各模块基本功能和相互关系说明。接着给出各模块具体设计与模块验证结果。最后是模块最终实现情况及结论。
2 直方图均衡算法与算法实现平台
2.1 直方图均衡算法
图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域增强和频率域增强两种。本处重点介绍空间域的图像加强算法,空间域方法直接对图像像素的灰度进行处理。频率域方法在图像的某个频率域中对变换系数进行处理, 然后通过逆变换获得增强图像。在空间域内对图像进行点运算, 它是一种既简单又重要的图像处理技术, 它能让用户改变图像上像素点的灰度值, 这样通过点运算处理将产生一幅新图像。
主要的空间域增强方法有:灰度变换,直方图修正,图像去噪平滑等。灰度变换包括线性变换,分段线性变换,非线性变换等。直方图修正主要包括直方图均衡化和直方图规定化。由于直方图均衡化是本次视频图像处理的核心内容,下一节将着重介绍。图像平滑主要包括邻域平均法,空间域低通滤波法,多图像平均法,中值滤波法,噪声门限法等。
由于本项设计所采用的图像增强算法为直方图均衡,下面将着重介绍其基本原理。
对一幅数字图像,若对应于每-灰度值,统计出具有该灰度值的象素数,并据此绘出象素数-灰度值图形,则该图形称该图像的灰度直方图,简称直方图。直方图是以灰度值作横坐标,象素数作纵坐标。有时直方图亦采用某一灰度值的象素数占全图总象素数的百分比(即某一灰度值出现的频数)作为纵坐标。
设变量r代表图像中像素灰度级,在图像中,像素的灰度级可作归一化处理,这样r的值将限定在下述范围之内(0≤r≤1)在灰度级中,r=0代表黑,r=1代表白。对于一幅给定的图像来说,每一个像素取得[0,1]区间内的灰度级是随机的,也就是说,是一个随机变量。
在离散的形式下,用rk代表离散灰度级,用P(rk)代表概率密度函数,并且有下式成立:
式中nk为图像中出现rk这种灰度的像素数,n是图像中像素总数,Nk/n就是概率论中的频数,n是灰度级的总数目。在直角坐标系中作出rk与Pr(r)的关系图形,就得到直方图。
直方图的具体性质如下:
(1)直方图是一幅图像中各像素灰度出现频次的统计结果,它只反映图像中不同灰度值出现的次数,而不反映某一灰度所在的位置。也就是说,它只包含了该图像的某一灰度像素出现的概率,而忽略了其所在的位置信息。
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