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图像增强算法研究及硬件实现

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究现状

1.3 本论文组织结构

第二章 图像增强算法理论及IP设计概述

2.1 Retinex算法简介

2.2 超分辨率算法简介

2.3 基于库单元的ASIC简介

2.4 本章小结

第三章 图像增强算法研究

3.1 一种自适应的基于Retinex图像增强算法

3.2 图像的超分辨率算法

3.3 本章小结

第四章 图像视觉效果增强算法硬件实现

4.1 设计需求

4.2 硬件架构以及各模块设计

4.3 功能仿真及结果分析

4.4 原型验证

4.5 芯片的逻辑综合

4.6 静态时序分析(STA)

4.7 本章小节

第五章 图像超分辨率增强算法硬件实现

5.1 硬件电路设计

5.2功能仿真

5.3原型验证

5.4逻辑综合

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1 创新点与工作内容

6.2研究结论

6.3 本文工作展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果

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摘要

由于科技发展以及人们生活中更多的需求,越来越多图像问题成为了热点问题。民用设施和军用设施都起着很重要的作用。在不同的天气中所拍摄的图像有着不同程度的退化,拍摄的图像中的有用信息湮灭在无用的信号之中。改善图像的清晰度从而提高视觉效果是有必要的。
  图像的分辨率也是图像质量的另一个参数,如今的很多设备都向着高分辨发展,电子显微镜、4K电视、8K电视。但是实际图像的分辨率很多达不到标准。这时就要考虑超分辨率图像增强。
  图像增强算法要考虑的一个问题是处理时间的问题,由于处理的图像数据量较大,利用嵌入式的方法实现很难满足较大图像处理的问题,这里就需要用到硬件逻辑。利用其并行、流水的特性使得时间满足需求。对于视频图像处理更需要满足处理时间的要求。随着IC产业不断发展利用ASIC电路来实现也是大势所趋。
  (1)本文归纳了 Retinex算法,同时又简单提及了其它本领域的算法。分析了超分辨率复原的基本原理,并针对了几种超分辨率的方法进行进一步的阐述,叙述了ASIC的设计基本知识、设计流程以及设计中用到的相应工具。
  (2)为了更好的用于硬件实现以及图像处理的实际应用。基于Retinex理论,得到自适应的多尺度Retinex算法。根据所得到的结果,与其它算法处理结果比较。定量上通过亮度曲线,以及梯度曲线,熵曲线比较。为了便于后续改进,基于这一算法提出改进用于硬件实现提高视觉效果图像增强算法,并加以类似评价。
  本文中图像增强超分辨率部分,介绍插值算法。并对几种算法做了比较。同时详述了小波算法中的连续小波算法。介绍了主观评价方法以及客观评价方法。最终对超分辨结果进行评价。以及为了硬件的后续改进,改进了该算法。
  (3)通过第三章中的用于本文硬件实现的改善视觉效果图像增强算法得出全局架构以及各部分的架构。设计二维滤波器,使得在处理速度上有大幅提升。对其它各模块设计并实现,再次基础上加以优化。最后对各个模块仿真分析以及对硬件系统处理的图像与matlab处理图像对比以及其熵和亮度等指标进行分析。
  (4)Vertex5 FPGA芯片搭建验证平台。并且对网口MAC层进行设计分析,并且对其加以验证。在此之后需要对系统加以设计以下载到 FPGA中进行验证。通过FPGA传到上位机并对比。
  (5)由第三章超分辨率提出了硬件实现办法。提出了插值的硬件架构,以及实现方法。分析了 Mallta以及本文中使用的提升算法进行比较。完成了硬件设计以及仿真。并搭建原型验证平台并进行了原型验证。以及逻辑综合。得到相应报告,报告中可以看出满足各项要求。

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