微光电视图像实时降噪处理技术的研究

摘要

微光电视在夜间低照度环境下工作、灵敏度高。随着夜视技术的发展，微光电视以其良好的简易性与隐蔽性受到越来越多的重视，活跃在军事、航天、航海等多个领域，是近年来微光夜视领域的研究热点。
　　 论文以“十二五”预研项目为依托，实验室拥有丰富的微光与红外融合项目经验。由于微光传感器在工作时容易受到多种因素的的影响，微光图像会产生明显的随机闪烁噪声，使得输出的微光图像对比度变差、信噪比降低、图像层次不清晰，严重影响到后期融合图像的质量。因此，如何提高微光图像的质量变得至关重要。
　　 本文主要研究微光电视图像实时降噪处理器的硬件特性以及基于双向运动检测的自适应时域递归滤波与快速中值滤波相结合的新型降噪算法。实验结果证明，本文提出的降噪处理算法能够在基于FPGA的小型开发板上得到良好的输出，滤波效果较之以往的滤波算法有明显优势，满足了微光电视图像实时降噪处理的要求。
　　 文章系统介绍了微光夜视技术的发展史;微光电视图像噪声的特点以及常见的时域、空域降噪算法;运用VHDL语言编写新型的图像降噪程序，完成基于FPGA的硬件系统搭建与软件程序设计;通过大量实验验证，在Matlab软件上实现微光图像降噪效果的主客观评价。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 微光夜视技术的发展

1．1．1 第Ⅰ代微光夜视技术

1．1．2 第Ⅱ代微光夜视技术

1．1．3 第Ⅲ代微光夜视技术

1．1．4 超Ⅱ代微光夜视技术

1．1．5 第Ⅳ代微光夜视技术

1．2 微光夜视技术

1．2．1 直视式——微光夜视仪

1．2．2 间接式——微光电视

1．3 本文的研究背景与研究内容

2 图像降噪处理的理论基础

2．1 微光电视系统成像过程

2．2 微光电视图像特征分析

2．3 微光电视图像噪声分析

2．3．1 微光图像噪声的特点

2．3．2 主要图像噪声分析

2．4 常用的图像降噪算法

2．4．1 时域滤波(1D滤波)

2．4．2 空域滤波(2D滤波)

3 降噪处理器的硬件平台

3．1 降噪处理器的整体框架

3．2 视频格式标准

3．3 视频解码芯片

3．4 采样芯片

3．5 FPGA芯片

3．5．1 FPGA的基本结构

3．5．2 FPGA的设计准则与设计技巧

3．5．3 FPGA的开发流程

3．5．4 Cyclone EP1C20F40017芯片

3．6 SRAM芯片

3．7 视频合成芯片

3．8 放大器

3．9 系统电源

4 降噪处理器的软件设计

4．1 系统的软件架构

4．2 解码器的I2C配置模块

4．2．1 I2C总线

4．2．2 SAA7111AHZ的I2C配置

4．3 同步信号延时模块

4．4 ADV7123视频合成模块

4．5 SRAM存储模块

4．6 图像处理模块

4．6．1 基于双向运动检测的自适应时域递归滤波

4．6．2 快速中值滤波

5 降噪图像的质量评价

5．1 主观质量评价

5．2 客观质量评价

5．2．1 基于降噪图像自身的统计特性进行评价

5．2．2 基于降噪图像与原图像的关系进行评价

5．3 实验

5．4 微光电视图像降噪质量的评价

6 结束语

6．1 本文工作总结

6．2 本文创新点

6．3 本文有待完成的工作

致谢

参考文献