基于边缘的实时视频缩放引擎的设计与实现

提出了一种基于边缘自适应插值算法的缩放引擎有效的设计方法,并通过FPGA验证。首先介绍了自适应插值算法的基本原理,接着提出了优化设计的缩放引擎系统结构,并系统的论述了数据缓冲模块的实现及高效的运算系数生成模块和插值计算模块。最后在FPGA上验证了该系统,结果表明,运用该算法插值获得了边缘清晰的目标图像,且该算法复杂度低,因此,适应于实时条件下的图像缩放。     

一种基于梯度的亚像素边缘检测算法

采用Sobel算子确定图像边缘的大致位置,然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算,使目标边缘定位达到亚像素级.再对插值后的图像采用阈值迭代算法得到阈值特征图像.实验表明,该方法能精确定位目标边缘,达到亚像素精度,优于传统的边缘检测方法.     

自适应边缘保持图像缩放及VLSI设计

提出的自适应边缘保持图像缩放方法,以自适应的方式对传统的线性插值方法非线性修正,使得不同位置的像素采用相应的插值方法.边缘保持插值算法能消除图像边缘模糊,锯齿效应,棋盘效应等,达到增强插值图像的效果.本算法处理后的放大图像的边缘更加锐利,能够实现图像的无级放大,可应用于实际的数字视频处理芯片中.     

基于Sobel边缘检测和双线性算法的图像缩放实现

针对传统图像缩放算法的不足,本文提出一种边缘检测和双线性插值结合的方案,用以实现图像缩放的功能。借助FPGA并行高速处理的优势,搭建各功能模块,最后通过仿真工具和板级验证,结果表明该设计能够有较理想的图像放大效果。     

基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的研制

LED显示屏已被广泛应用于各种场合,通常情况下,需要对视频图像进行缩放处理,从而符合LED显示屏的物理分辨率.针对传统LED插值缩放算法在插值后导致图像边缘模糊的现象,提出了一种自适应牛顿播值算法,通过在插值之前进行像素相关度的自适应判断,可以较好地保留图像的高频信息,消除图像边缘模糊的问题.同时,给出了基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的FPGA实现,系统最终可以实现较好的显示效果.     

基于HLS的色彩插值算法硬件设计与实现

为了快速、高效地在FPGA平台上实现色彩插值算法并得到高质量的彩色图像,使用Xilinx高层次综合工具HLS设计并实现一种改进的色彩插值算法。该算法融合双线性插值算法和一阶微分边缘导向插值算法完成图像色彩插值,对以R分量与B分量为中心像素点的像素使用一阶微分边缘导向插值算法插值计算缺失的颜色分量,对以G分量为中心像素点的像素使用双线性插值算法插值计算缺失的颜色分量。该算法充分考虑图像边缘插值效果与FPGA硬件资源占用量,可对Bayer格式图像进行还原,恢复全彩色图像。本文使用HLS开发,与传统FPGA开发相比缩短了开发周期,提高了开发效率。在Kodak数据集上的测试结果表明,改进的色彩插值算法的彩色峰值信噪比(CPSNR)相较于常规算法高4～6dB,且减少了图像锯齿现象和边缘模糊等问题,本文算法占用FPGA资源较少,可实现实时的图像色彩插值。     

自适应图像缩放算法及其硬件设计

介绍了一种新型的自适应图像缩放算法.该算法对图像像素块进行分析,能有效识别出图像的边缘特征.然后对内容为边缘的图像部分实行有向滤波,而对其它图像部分实行双线性滤波,从而克服一般图像缩放算法在缩放图像时将边缘模糊化的问题.对该图像缩放算法进行硬件设计,以Verilog实现该算法并在通过前仿验证.     

一种基于Sobel算子和混合有理插值的图像缩放方法

为改善图像缩放质量,提出一种基于Sobel算子和非线性混合有理插值的图像缩放方法.将Sobel算子应用于图像的轮廓提取,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面,然后对插值函数进行重采样,按要求实现图像缩放.实验结果表明,该方法能有效应用于数字图像的缩放处理,具有计算简单、易于编程实现等优点,是一种较实用的方法.     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

遥感图像中无水桥梁识别新算法

 给出了边缘密度和线段复杂度的定义,并提出一种遥感图像中无水桥梁的识别新算法.首先对图像进行边缘提取,计算像素点的边缘密度,根据边缘密度进行图像分割,接着采用Hough变换提取直线,利用线段复杂度等确定疑似桥梁区域,然后计算疑似桥梁区域像素点的纹理特征,并构成一个特征矢量,最后将此特征矢量送入BPNN进行分类,统计该区域所有像素点的分类结果以判决是否属于桥梁.实验结果表明,该算法能够较好地识别出遥感图像中的无水桥梁目标.     

基于FPGA的图像预处理缩放算法

论文提出一种基于FPGA的实时、高效图像预处理方案,对图像采取双线性插值算法实现缩放的关键技术进行了阐述。并为结合后续图像处理系统做了必要的图像格式转换。实验结果表明,在相同的缩放因子下,处理后图像边缘无明显锯齿现象,达到预期效果。     

基于双三次插值算法的图像缩放引擎的设计

文章提出了一种基于双三次插值算法的缩放引擎有效的设计方法,并通过FPGA验证表明该设计方法切实可行。首先介绍了双三次插值算法的基本原理,接着提出了缩放引擎的系统结构,并系统地论述了放大单元的实现及高效的滤波器设计。最终,在Virtex2系列FPGA上实现了该图像缩放引擎。结果表明该设计能有效应用于图像的缩放处理,且图像缩放效果明显提高。     

一种自适应协方差的低复杂度图像放大方法

对于图像放大技术而言,重要的就是要权衡到图像质量以及计算复杂度.传统的基于线性或三次样条插值的方法会带来图像模糊和锯齿边缘等失真,为了解决这一问题,人们提出一种基于迭代和学习的算法,但是这种方法带来了很高的计算复杂度.综合以上几点本文提出了一种基于自适应协方差的图像放大方法(adaptive covariance-based edge diffusion,ACED).该方法能很好地权衡图像放大性能和复杂度之间的关系.在这种方法中,提出了一种联合边缘判别准则,并自适应选择扩散模板来估计局部协方差系数,以高效的减少图像放大带来的失真.实验结果表明,所提出的方法在主观质量和客观质量上都有很大的提升,同时也具有较低的计算复杂度.     

Precision SAR processing using chirp scaling

A space-variant interpolation is required to compensate for the migration of signal energy through range resolution cells when processing synthetic aperture radar (SAR) data, using either the classical range/Doppler (R/D) algorithm or related frequency domain techniques. In general, interpolation requires significant computation time, and leads to loss of image quality, especially in the complex image. The new chirp scaling algorithm avoids interpolation, yet performs range cell migration correction accurately. The algorithm requires only complex multiplies and Fourier transforms to implement, is inherently phase preserving, and is suitable for wide-swath, large-beamwidth, and large-squint applications. This paper describes the chirp scaling algorithm, summarizes simulation results, presents imagery processed with the algorithm, and reviews quantitative measures of its performance. Based on quantitative comparison, the chirp scaling algorithm provides image quality equal to or better than the precision range/Doppler processor. Over the range of parameters tested, image quality results approach the theoretical limit, as defined by the system bandwidth     

FPGA实现的视频图像缩放显示

对几种常用的图像缩放算法进行了比较,在权衡了算法复杂度、缩放效果和FPGA逻辑资源等3大因素后,选择了双线性插值算法来实现图像缩放。重点介绍了双线性插值算法和该方法的FPGA硬件实现方法,包括图像数据缓冲单元、插值系数生成单元以及插值计算单元等。应用结果表明,双线性插值算法及其硬件实现模块达到了预期的效果。     

一种基于细化边缘的图像放大方法

为了解决图像放大过程中边缘模糊及运算量大的问题,采用一种基于细化后的图像边缘进行插值处理的图像放大方法.首先对初步提取出的边缘进行细化,获取边缘的较准确位置;然后根据被插值点邻域内边缘点和非边缘点的数量和位置关系进行不同的插值处理.实验表明该方法得到的放大图像有较好的视觉效果,无明显锯齿现象,且处理算法简单,易于实现.