基于FPGA的低照度环境下激光图像增强研究

研究基于FPGA的低照度环境下激光图像增强方法,提升增强激光图像准确性与处理效率.通过设计FPGA核心处理器增强激光图像,在FPGA内引入中值滤波方法,去除激光图像的脉冲噪声与椒盐噪声,突出激光图像细节信息,增强激光图像清晰程度;在FPGA内引入双直方图均衡方法,通过分割阈值的双直方图均衡化激光图像增强算法,避免出现过...     

基于FPGA的自来水管内漏水图像增强算法研究与实现

阐述FPGA的图像直方图增强算法,FPGA适合整型运算的特点,改进常用直方图增强算法中的计算步骤,将原算法步骤里大量的浮点数运算转换成整数运算,提高了算法的运算速度。提出改进像素统计方法和映射流程,加快了处理效率。     

基于视觉传达技术的低分辨率激光图像增强方法

以提升低分辨率激光图像视觉传达效果为目的,提出基于视觉传达技术的低分辨率激光图像增强方法。将小波增强算法与色觉一致性增强算法相结合,利用小波变换的多分辨率特性提取激光图像的多尺度特征信息,通过模糊非线性增强算子对高频区域内各层子带系数实施运算,对激光图像不同高频细节实施针对性增强;同时考虑人眼视觉特性,采用色觉一致性增强算法,针对小波的低频尺度系数,利用多尺度视网膜增强将灰度值处理到人眼视觉敏感的灰度区域,由此实现低分辨率激光图像的对比度增强与背景噪声抑制。应用测试结果显示,该方法增强后各激光图像的信息熵均值与标准差均值分别达到8.96和80.77,利于激光图像的视觉传达。     

基于激光传感器的模糊图像增强研究

图像增强的效果直接影响图像的高级处理与解译结果,针对模糊图像增强问题,结合激光传感器与图像处理相关算法,设计了基于激光传感器的模糊图像增强系统。所设计系统包括图像预处理模块与图像增强处理模块两部分;预处理模块采用激光传感器进行图像采集工作,并结合概率密度函数、傅里叶变换与均值滤波法进行图像的去噪、去模糊与去雾处理;完成图像预处理后,在图像增强模块,先利用直方图均衡算法更新图像像素灰度,增强图像对比度,再运用高频提升滤波器对图像进行滤波处理,最终得到增强图像并输出。实验结果表明,与当前图像增强系统相比,所设计系统增强处理后,图像的信息熵与对比度更高,且处理过程耗时更短,能够满足图像处理的实时性要求。     

基于FPGA的色彩空间双向转换电路设计

RGB和YUV色彩空间的转换电路广泛应用于视频、图像的压缩和传输中。为减小RGB和YUV色彩空间转换电路的芯片面积,通过采用可编程逻辑器件中嵌入的PLL(Phase Locked Loop)和流水线算法,复用矩阵乘法器结构,只需单一模块电路便可以实现RGB和YUV色彩空间的双向转换。结果表明电路设计只需3个乘法器和3个加法器,最大工作频率达到105.89 MHz。因此,该设计在满足高清数据传输的情况下,大幅节省了芯片面积。     

基于FPGA的采集卡的图像增强算法应用研究

首先对图像采集卡系统的组成、整体方案和可行性进行了论证,然后给出了图像采集卡的硬件设计。用VHDL和原理图结合的方法对FPGA进行编程,实现了图像采集系统的各个功能模块。接下来提出一种采用设计的FPGA卡实现带修改参数的灰度变换图像增强算法,给出算法的详细表达式及其实现的定点化子程序,并且给出了图像算法在FPGA中采用VHDL语言的具体实现。最后,对算法的有效性进行了测试,比较了采用该算法及不采用该算法2种情况下的图像增强效果。     

基于FPGA的星载激光测高仪飞行时间测量

激光测高仪是通过测量激光脉冲的飞行时间来获得测高仪与测量目标之间的距离,因此激光飞行时间测量的准确性是衡量其系统能力的根本指标.研制了在星载激光测高系统中基于单芯片现场可编程门阵列(FPGA)的激光飞行时间测量模块.该模块采用高频计数法结合数字内插法的技术,且单片FPGA的使用提高了激光测高仪的距离分辨率、缩短了测量时间.同时大大简化了电路结构和系统体积,受外界环境干扰小,十分符合星载激光测高要求.最后通过地面检测,整个系统在500 km范围内一般条件下获得±50 cm的测高精度.     

基于FPGA的色彩空间转换系统设计

对TVP5150视频解码器输出的ITU-R BT.656格式数据,采用Xilinx公司Virtex-4系列的FPGA作为主控芯片,设计了一种色彩空间转换系统,重点描述了系统的整体设计、TVP5150芯片的配置和FPGA内部色彩空间转换系统的设计,包括解交织模块、串并转换模块、颜色空间转换模块、帧缓存模块和VGA时序和控...     

基于ZYNQ FPGA的视频信号转换器

目前在B超产品中仍会大量使用传统的视频信号接口S-VIDEO,主要是连接视频打印机进行图像打印.本系统主要实现从计算机的HDMI接口获取原始视频信号,并通过ZYNQFPGA进行格式转换,最后输出标准的S-VIDEO视频信号.同时计算机通过IIC接口对视频转换器进行控制,使得可以对视频的参数进行控制.     

基于FPGA的Sobel算子并行计算研究

由于在实时图像处理中常用Sobel算子对图像边缘进行增强，如何提高处理速度成为问题的关键。采用纯软件的方法或普通结构的硬件电路难以满足实时要求，鉴于近年来FPGA芯片的迅速发展以及其良好的可编程结构，为实现Sobel算子的快速计算提供了硬件保证。提出了一种Sobel算子的并行处理结构，提高了处理速度，并给出了基于FPGA的实现方法。进行了理论分析及仿真实验，证明了该方法的正确性和可行性。由于采用并行结构，使处理速度大为提高，满足了实际任务的要求。     

基于FPGA的可变规模多格式YCbCr到RGB快速转换模块设计

文章介绍了YCbCr色彩空间和RGB色彩空间之间的转换的方法,实现了不同规模以及不同数据结构的YCbCr到RGB的快速硬件转换。采用数据重排列和数据分离等方法,不仅支持QCIF到HDTV多种分辨率的视频转换,而且支持YCbCr444、YCbCr422和YCbCr420等多种打包或平面YCbCr格式。本设计方案已用VerilogHDL语言实现,并在FPGA平台验证通过,转换后的RGB视频可直接输出到显示器显示,并能实现视频控制,存储,回放等功能。     

基于FPGA的空间激光通信器设计与实现

提出了一种基于FPGA的低成本、低功耗空间激光通信器实现方案。系统以FPGA为数据处理核心平台结合Verilog HDL进行软硬件设计与实现。测试结果表明,空间激光通信器在大于200m的通信距离上实现了10Mb/s的通信速率,系统具有较好的稳定性和可靠性。     

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。     

基于FPGA的实时视频增强

在图像制导应用中,针对雾霾等恶劣天气情况下形成的低对比度图像中目标跟踪稳定性不高的问题,需要对输入的低对比度视频图像进行实时增强预处理.限制对比度自适应直方图均衡算法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)是一种增强效果较好、计算简单且易于并行实现的方法,重点研究CLAHE算法架构以及FPGA硬件实现过程,并在Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA硬件平台和MODELSIM仿真软件上对算法进行了时序分析、增强效果验证.通过软件仿真和实际平台测试验证,设计正确可行,在实时增强的基础上有效提高目标跟踪精度.     

基于FPGA的图像高速去雾实时系统设计实现

雾霾使光照条件恶劣,导致采集的视频图像失真.为了解决这个问题,本文采用Altera公司的Cyclone IV系列现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)芯片作为核心,设计了支持多种分辨率的图像高速去雾实时系统.通过RAM的乒乓操作缓存高速数据流,并利用流水线处理的优势实现了限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limit-ed Adaptive His-togram Equalization,CLAHE)算法的流程.实验结果表明,该系统能处理高达75 帧/秒的视频图像,具有良好的实时去雾功能.     

基于FPGA的USB激光打标控制系统设计

主要研究了基于USB总线,以FPGA为主控单元的振镜扫描式激光标记控制系统,对其工作原理进行了阐述并对其外围硬件架构以及FPGA内部硬件架构进行了分析设计,并利用 FPGA的 DSP开发工具 DSPBuilder对曲线插补算法进行了算法建模设计,通过仿真分析验证了在FPGA硬件实现该算法的可行性和实用性。本系统还可以通过U盘读入原始打标数据,对其进行数据处理后完成对振镜的控制,为实现脱机标刻奠定了基础。最后对激光标记控制系统进行了实际测试,结果表明,该系统可以实现实时、高速、高精度的激光标记。     

基于FPGA的实时视频增强北大核心

在图像制导应用中,针对雾霾等恶劣天气情况下形成的低对比度图像中目标跟踪稳定性不高的问题,需要对输入的低对比度视频图像进行实时增强预处理。限制对比度自适应直方图均衡算法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)是一种增强效果较好、计算简单且易于并行实现的方法,重点研究CLAHE算法架构以及FPGA硬件实现过程,并在Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA硬件平台和MODELSIM仿真软件上对算法进行了时序分析、增强效果验证。通过软件仿真和实际平台测试验证,设计正确可行,在实时增强的基础上有效提高目标跟踪精度。     

基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法

利用静脉识别原理采集的静脉图像通常模糊不清、难以分辨。传统的CLAHE算法虽然能够提高静脉图像的对比度,但是会丢失图像的一些细节信息。文章提出了一种基于CLAHE和多尺度细节融合的静脉图像增强算法。首先对静脉图像进行ROI提取,采用CLAHE算法增强静脉与手背间的对比度;然后利用多尺度细节融合算法得到静脉图像的细节图,再通过均值滤波滤除细节层中的高频噪声;最后把上面两种方法得到的图像加权叠加得到细节增强后的静脉图像。实验结果表明,该方法在提高静脉图像对比度的同时保留了原图像的细节信息。     

基于多态滤波的雾天激光图像增强研究

针对原有雾天激光图像增强方法完成图像处理后图像清晰度较差的问题,提出引用多态滤波技术实现雾天激光图像增强方法研究。首先根据雾天大气粒子类型及能见度范围构建大气散射模型,在对图像进行处理的过程中,通过此模型剔除对图像具有影响的数据。引用小波变换以及HSI颜色空间预处理上述图像数据,完成对激光图像的预处理。将预处理后的图像使用多态滤波,实现对原有图像的增强效果。最后与其他两种方法进行图像清晰度增强效果对比实验可知,所设计方法图像增强后清晰度更佳。综上所述,基于多态滤波的雾天激光图像增强方法更加适用于激光图像处理。