基于FPGA内嵌改良型算法的图像采集与处理系统设计

发布时间：2021-05-14 23:35

　　随着中国视觉市场的逐渐发展,用户对智能快速的工业相机需求量越来越大。由于这种相机需要在多雾和昏暗的环境下进行正常工作,所以必须解决恶劣环境对相机采集图像降质的问题。在有雾霾的环境中,因为大气中的小颗粒对光具有吸收和散射作用,导致拍摄的场景变得昏暗、模糊以及对比度下降,这会严重影响着图像的体现效果,所以通过图像去雾和优化算法来改善图像的质量是十分必要的。本论文通过VIVADO套件对图像采集和处理算法进行开发,并通过MATLAB和MODELSIM等软件对该算法进行建模和功能仿真,最后,使用FPGA作为硬件平台实现系统的图像采集和处理功能。首先,本论文对图像采集和处理的研究背景和意义进行概括,阐明了对采集图像进行优化的必要性。同时介绍了数字图像的基本概念和对图像质量评价的方法,从而对图像某方面指标进行主客观评价。此外,通过对影响采集图像质量因素进行分析,在大气粒子的吸收和散射特性的基础上建立了有雾天气图像衰减模型。其次,本论文对几种常见的图像采集和处理算法的结果进行对比,通过图像的评价体系,评价这些算法的不足之处,并对其进行优化。结果表明,基于暗通道先验的CLAHE插值算法对视频去雾的效果最... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究历史与现状
    1.3 本文主要贡献与创新
    1.4 本文的结构安排
第二章 硬件化图像采集与处理基本理论
    2.1 数字图像理论基础
        2.1.1 数字图像基本概念
        2.1.2 彩色图像的模型
        2.1.3 数字图像格式与分辨率
    2.2 图像质量的评价方法
        2.2.1 图像主观评价
        2.2.2 图像客观评价
    2.3 雾天大气衰减模型
        2.3.1 大气的物质成分
        2.3.2 不同气候下大气粒子
        2.3.3 大气粒子吸收和散射特性
        2.3.4 有雾天气图像衰减模型
    2.4 图像去雾算法研究
    2.5 基于物理模型的图像去雾算法
        2.5.1 利用不同天气条件下的多幅图像
        2.5.2 利用不同偏振度的多幅图像
        2.5.3 基于先验信息或用户交互的单幅图像方法
        2.5.4 基于物理规律进行数据假设的单幅图像方法
    2.6 非物理模型的图像去雾算法
        2.6.1 全局算法
        2.6.2 局部算法
    2.7 本章小结
第三章 图像采集和处理方法探究
    3.1 动态相位调整算法
    3.2 暗通道先验算法及其优化
    3.3 直方图均衡算法的优化
        3.3.1 全局直方图均衡化算法
        3.3.2 限制对比度自适应直方图算法
        3.3.3 图像直方图拉伸算法
    3.4 中值和高斯模糊滤波优化
    3.5 图像插值算法
    3.6 本文图像处理的方法
    3.7 系统图像清晰度效果评价
    3.8 本章小结
第四章 系统软硬件实现
    4.1 FPGA设计梗概
        4.1.1 FPGA简介
        4.1.2 FPGA开发流程
        4.1.3 硬件描述语言
        4.1.4 面向FPGA的 EDA软件
    4.2 系统硬件平台介绍
        4.2.1 Xilinx KC705 套件介绍
        4.2.2 Lince5M数字图像传感器
    4.3 图像采集和处理系统的FPGA实现
        4.3.1 系统整体架构
        4.3.2 系统的模块划分
        4.3.3 系统模块工作流程
        4.3.4 主要模块的实现方式
    4.4 视频去雾算法实验效果与评价分析
        4.4.1 实验结果对比
        4.4.2 效果分析和资源评估
    4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
硕士期间取得的研究成果



本文编号：3186533