低照度图像去噪算法研究及硬件设计

摘要

随着多媒体技术的发展，图像处理技术已渗透于生活的各个方面，而图像去噪是图像处理的重要环节。在一些特殊的应用场合，由于光照不均匀或光照度不足，采集的图像含有大量噪声、边缘模糊、甚至有些信息不可识别，严重影响图像的使用，因此对此类图像去噪显得尤为重要。
　　 图像去噪目的是在去除噪声的同时尽可能保持信号的有效信息。
　　 在图像去噪算法的研究中，曾涌现过不少经典的方法和理论，但去噪对象一般都是理想光照度图像。本文根据低照度图像的特点，将边缘检测技术和图像去噪算法相结合，提出了一种基于改进canny边缘检测的局部阈值混合去噪算法；在此基础上，针对文本图像，提出基于像素相关性的混合去噪算法；最后根据实时性应用场合的需求，改进了传统的中值滤波算法，在FPGA上设计实现了空域混合滤波算法。
　　 本文主要内容如下：
　　 (1)详细介绍传统canny边缘检测算法的原理，在其基础上提出改进的canny检测算法。
　　 (2)研究影响小波阈值去噪的几个关键因素，分析Bayes闽值的原理及其特点，提出改进的自适应局部闽值法；依据噪声多样性特点，采用基于改进canny边缘检测的局部阈值混合去噪算法对图像降噪。
　　 (3)分析文本图像的特点，针对传统空域中值滤波算法用于文本图像去噪时出现的笔画断裂、伪笔画等现象，提出一种基于像素相关性的空域去噪算法，并结合小波阈值法对低照度文本图像去噪。
　　 (4)完成图像实时去噪算法的硬件设计。综合考虑算法的实时性和复杂程度，研究中值滤波算法的硬件实现，提出一种便于硬件实现的中值和加权均值混合的滤波算法。
　　 结果表明，本文研究的低照度图像去噪算法适用于多种应用领域。
　　 基于FPGA设计的空域混合滤波算法具有较强的通用性，可应用于实时监控、视频展台及红外测量系统等场合。

目录

第一章 绪论

第二章 图像去噪基础

第三章 基于改进canny算法的局部阈值混合去噪

第四章 基于像素相关性的文本图像混合去噪

第五章 实时去噪算法硬件设计

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间己发表和录用的学术论文

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