基于S变换图像降噪的嵌入式系统设计与实现

摘要

随着计算机技术的迅猛发展，基于嵌入式系统的视频监控行业的发展成为趋势。它克服了传统的模拟闭路电视监控系统传输距离有限、无法联网的局限性，并且不需要用于处理模拟视频信号的个人计算机。同时，基于嵌入式系统的视频监控继承了基于个人计算机的视频监控终端功能性强的优点，并且克服了基于个人计算机的视频监控系统终端如电压耦合原件等视频信号的采集、压缩、通讯较为复杂，可靠性不高的缺点。在使用摄像头获取图像时，光线强弱是导致图像中产生大量噪声的主要因素，尤其在夜视情况下采集的视频图像，含有随机分布的高斯白噪声。因此，首先对摄像头采集来的图像进行降噪处理可以提高嵌入式图像的识别率。基于这一目的，本文设计了ARM+Linux的图像采集和降噪处理系统。
　　本文经过对传统图像降噪方法的研究，引入S变换时频去噪算法。针对图像二维广义S变换计算复杂、内存占用过大的缺陷，文中基于一维广义S变换时频分析和二维广义S变换时频分析改进，通过设计图像不同时频域的相应滤波因子，提出了一种改进的快速离散正交广义S变换算法。采用该算法对合成含噪图像和实际低照度图像进行去噪处理，结果表明:改进快速离散正交广义S变换算法对含高斯噪声图像的去噪效果优于二维广义S变换软硬阈值去噪算法，且降噪后图像信噪比较降噪前有一定的提高，最大化保留了原始图像信息。本系统由硬件和软件两部分组成，硬件部分采用以ARM9S3C2440为核心的嵌入式平台，选择嵌入式Linux操作系统作为软件控制系统。基于上述设计，实现了基于S变换图像降噪的嵌入式系统设计。

目录

摘要

1 绪论

1．1 课题研究的背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．3 课题研究内容和论文结构安排

2 二维广义S变换时频分析技术

2．1 引言

2．2 S变换基本理论

2．2．1 S变换的来源

2．2．2 S变换与传统时频分析的关系

2．2．3 广义S变换的基本原理

2．3 二维广义S变换

2．3．1 二维广义S变换的理论基础

2．3．2 二维广义S变换的离散形式

2．3．3 二维广义S变换的算法实现

2．4 本章小结

3 基于二维广义S变换的图像去噪方法

3．1 引言

3．2 图像降噪的概述

3．2．1 图像的噪声

3．2．2 图像降噪的发展历程

3．3 二维广义S变换的阈值图像降噪方法

3．3．1 基本思想

3．3．2 方法的实现过程

3．4 仿真实验及分析

3．5 本章小结

4 快速离散正交S变换及其低照度图像降噪应用

4．1 引言

4．2 FDOST算法

4．2．1 基本原理

4．2．2 计算复杂度分析

4．3 FDOST算法在低照度图像降噪中的应用

4．3．1 基于FDOST算法的图像降噪方法

4．3．2 高斯滤波窗口的选择

4．3．3 实例仿真及分析

4．4 本章小结

5 系统硬件和软件平台设计

5．1 引言

5．2 硬件平台总体框架

5．3 硬件资源介绍

5．3．1 CPU S3C2440

5．3．2 摄像头采集模块

5．3．3 SDRAM

5．3．4 FLASH

5．3．5 JTAG接口

5．3．6 USB接口

5．3．7 LCD接口

5．4 系统软件平台搭建

5．4．1 准备工作

5．4．2 安装嵌入式Linux操作系统到硬件平台

5．4．3 NFS网络文件系统的搭建

5．5 本章小结

6 图像采集和图像降噪算法的实现

6．1 引言

6．2 图像采集过程及实现

6．2．1 Video For Linux Two介绍

6．2．2 摄像头操作过程

6．3 LCD显示原理

6．4 图像降噪处理

6．5 本章小结

7 结论

7．1 总结

7．2 展望

参考文献

致谢

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