基于FPGA的图像锐化实现

简要介绍了图像锐化中的Laplacian算法和FPGA实现图像处理的优点,然后给出了基于FPGA的Laplacian算法实现方案,并且利用Altera公司提供的IP核实现了算法。对关键部分进行了仿真分析,将程序下载到开发板上进行验证,从结果可以看出,本算法很好地满足了实时性和增强图像的要求。     

基于位图图像锐化处理算法的设计与实现

随着计算机技术的不断发展,数字图像处理也越来越重要,原始的数字化图像包含很多信息,为了进行图像信息的进一步处理,往往需要对原始的数字图像进行后续处理.论文主要针对常见的BMP位图图像,基于拉普拉斯算法设计并实现了一套锐化处理机制,并把该机制应用到具体的社会实际应用中.从实际的实验结果可以得到锐化后的图像在对比度、清晰度以及灰度特征等方面都有明显的改善,非常适合后续的数字图像处理工作,有较强的社会应用价值.     

基于局部信息的图像滤波及边缘锐化算法

针对鸡蛋图像的斑块祛除、污块处理和边缘锐化,提出了可同时进行处理的算法.该算法把图像分成若干子图像,对子图像进行具体处理,自动同时完成图像的滤波与锐化.试验结果表明:经算法处理过的图像迭到了较为理想的效果,为禽蛋品质检测提供了必要的预处理.     

基于matlab的雷达信号处理仿真系统

为提高设计雷达信号处理系统的效率,在matlab软件平台上结合数字信号处理理论建立了雷达信号处理模型,并在此基础上进行了仿真.系统对线性调频信号、非线性调频信号等常用雷达信号的产生和处理过程进行了计算机仿真,雷达信号处理主要体现为时域和频域的脉冲压缩,包括加权前、后脉冲压缩波形的比较.系统具有显示的直观性、实时性与逼真性,而且具有很强的扩展性,可用于与雷达信号处理有关的教学与科研、试验分析.典型仿真范例及结果表明用matlab仿真雷达信号处理系统是方便和高效的.     

基于拉普拉斯算法的图像锐化算法研究和实现

该文提出了一种基于拉普拉斯算法的图像锐化方法,并在DSP上实现其算法。首先研究拉普拉斯算子锐化图像的基本原理,并推导出图像锐化的拉普拉斯算子。其次,根据拉普拉斯算子,在CCS2软件上运用C语言编写主函数和读取图像数据的Read-image子函数、初始化图像的InitImage子函数和对图像锐化的计算Laplace子函数等子函数来实现基于拉普拉斯算法的图像锐化程序。最后采用三副模糊图像验证图像锐化的效果。比较实验结果,可知运用该算法锐化处理的图像比原来图像清晰。     

VC++编程实现图像梯度锐化

在数字图像的处理中,通过图像锐化可以使模糊的图像变得清晰起来,复原图像中原本模糊的内容.本文介绍了基于微分的梯度锐化算法原理,并通过VC 进行编程实现.实验表明该梯度锐化算法程序可以快速、准确地对图像进行锐化处理,从而提高图像的信噪比.     

正确运用matlab数字水印技术实现图像版权保护

数字水印技术作为信息保密与媒体版权保护的新技术,在各个行业得到了较为广泛的引用。本文根据笔者多年的公工作经验,对matlab数字水印技术进行了介绍,并对matlab数字水印技术的应用以及实现图象版权保护的流程等因素进行了浅要探讨。     

基于优化导向滤波的模糊图像特征提取仿真

目前的图像特征提取方法在对模糊图像特征进行提取时,没有通过导向滤波对模糊图像进行优化,导致模糊图像特征提取结果不能有效保留图像边缘细节信息、提取图像特征运行速度较慢以及图像特征提取效果较差.提出基于优化导向滤波的模糊图像特征提取方法.首先对模糊图像进行去噪处理,其次利用导向滤波对模糊图像进行优化,在窗口内进行求和运算,...     

基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。     

基于HVS特性的图像边缘锐化方法

边缘锐化是提取图像中特定信息的基本手段。从分析边缘锐化常规算法以及图像的统计特征,讨论人类视觉系统（HVS）的特性的基础出发,提出了一种基于HVS特性的边缘锐化方法,进一步深入分析讨论了该算法的原理与推广使用。应用C＋＋编码实现算法,在分析实验图像结果的基础上,论证了该方法针对背景颜色较为单一的图像进行边缘锐化时的简单实用性。     

基于并行运算的双层图像锐化方法

针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法：第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。     

基于马尔科夫随机场的图像锐化方法

针对常规的反锐化掩膜方法对图像进行增强时会放大噪声的问题,提出一种基于马尔科夫随机场理论的图像锐化方法,将Thin Plate先验能量函数引入到反锐化掩膜方法中。实验结果表明,该方法在突出图像边缘细节的同时,可有效抑制噪声。主观视觉效果和客观评价结果表明,该方法的处理效果较好。     

基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法仿真

针对当前水墨图像线条渲染运行时间长、分辨率低的问题,提出基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法.首先利用滤波函数对水墨图像进行去噪,可以得到经过去噪后的图像坐标,再利用Lab彩色模型对水墨图像做分割处理,根据聚类方法完成对图像的聚类处理,按照浮点方法将彩色水墨图像转为灰度图像,结合直方图阈值法将灰度图像转为二值图像,通过对水墨图像的去噪、分割以及预处理,完成了对水墨图像的轮廓提取,为图像线条渲染做准备.其次,利用水墨图像像素在RGB中的分量,计算输出和输入水墨图像间的关系,完成对水墨图像颜色的提取以及均一化处理.最后利用定向滤波方法计算水墨图像的相位偏移序列,对水墨图像正交滤波核的基函数进行求解,最终实现了对水墨图像线条的渲染.实验结果表明,在对水墨图像线条进行渲染时,提出方法不仅运行时间短、效率高,还具有较高的图像分辨率,图像的渲染效果较好.     

基于边缘保持滤波的多聚焦图像融合仿真

在融合多聚焦图像过程中,极易产生低频子带信息损失、边缘失真与图像模糊等问题,为获取更理想的融合图像,提出基于边缘保持滤波的多聚焦图像融合仿真.根据自适应梯度联合约束,通过初步复原阶段、边缘保持滤波阶段、梯度先验估计阶段以及最终复原阶段,复原模糊图像,利用深度神经网络模型的自编码器构建低频子带,将子带设定成网络输入后,根...     

基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法仿真

针对当前水墨图像线条渲染运行时间长、分辨率低的问题,提出基于定向滤波的水墨图像线条渲染方法.首先利用滤波函数对水墨图像进行去噪,可以得到经过去噪后的图像坐标,再利用Lab彩色模型对水墨图像做分割处理,根据聚类方法完成对图像的聚类处理,按照浮点方法将彩色水墨图像转为灰度图像,结合直方图阈值法将灰度图像转为二值图像,通过对水墨图像的去噪、分割以及预处理,完成了对水墨图像的轮廓提取,为图像线条渲染做准备.其次,利用水墨图像像素在RGB中的分量,计算输出和输入水墨图像间的关系,完成对水墨图像颜色的提取以及均一化处理.最后利用定向滤波方法计算水墨图像的相位偏移序列,对水墨图像正交滤波核的基函数进行求解,最终实现了对水墨图像线条的渲染.实验结果表明,在对水墨图像线条进行渲染时,提出方法不仅运行时间短、效率高,还具有较高的图像分辨率,图像的渲染效果较好.     

基于FPGA的图像中值滤波算法硬件实现

提出一种适于硬件并行处理的图像快速中值滤波算法,并用VHDL硬件开发语言在Altera公司的现场可编程门阵列(FPGA)上实现,给出了整个硬件系统的构造方法,以128×128×8bit的灰度图像滤波处理实验结果表明,该方法可实时进行中值滤波,适于图像采集与预处理系统.     

基于频域滤波的THz图像条纹噪声处理

太赫兹在安全检查、医疗诊断、特别是在无损检测领域等方面都有广阔的应用前景,在利用0.2 THz连续CW系统检测航天所用的燃料箱泡沫板隔离层的粘合效果研究中,条纹噪声严重影响了图像的效果。针对这个问题,分析了条纹噪声的特征,提出了一种基于图像幅度谱的投影图自动确定噪声频率的算法,利用ButterWorth带阻滤波器对THz图像中条纹噪声进行处理,在滤除噪声的同时较好地保留了图像的细节信息。     

基于高斯滤波的航拍视频图像处理研究

针对无人机视频航拍过程中出现的图像旋转和实际图像的去变形问题对地面操作人员观察和判断产生的影响,利用高斯滤波的图像处理算法,给出了相应的解决方案,从而实现了航拍实时图像的固定指北功能和去变形问题,从而方便了操作人员的观测和判定。实验结果表明,该算法能较好地消除图像旋转所产生的锯齿现象,图像旋转后失真较少,与最近插值和双线性差值相比具有较好的性能。     

基于拉普拉斯算子的彩色图像锐化处理

彩色图像增强过程中,对图像进行锐化处理是一个重要环节。介绍了图像锐化处理的概念和拉普拉斯算子的算法原理;重点阐述了一种基于拉普拉斯算子,在C#.NET中构造功能函数并借助模板取样测试原理实现彩色图像锐化处理的方法。实践证明,BMP、JPEG格式的图像使用该方法锐化后的效果良好。