基于FPGA的图像去噪处理及硬件实现
发布时间：2021-01-20 00:10
随着科技的发展,图像传输已经应用到生活的各个方面,而图像存在噪声的问题却不可避免。随着计算机的不断发展,人们对图像处理的要求却越来越高。图像在传输过程中往往存在各种影响图像质量的噪声,目前图像去噪处理与实时传输是图像处理与机器视觉领域重点关注的问题。国内外的学者已经对图像去噪进行了大量的研究,但是针对这些图像实时清晰化的方案还不完善,如何对图像进行实时处理是一个非常重要的研究方向。为了更好地解决这个问题,本文以FPGA芯片为核心设计了实时图像处理系统,主要内容有以下三个方面:（1）以椒盐噪声为目标,以256*256的Lena经典灰度图像为素材,对几种最经典的去噪方法进行理论研究,分析每一种算法的去噪原理,并比较不同滤波方式对图像的去噪效果,并通过Matlab软件对算法进行仿真。（2）根据椒盐噪声的特点,选取简单有效的中值滤波作为图像去噪的主要手段。针对传统中值滤波算法的局限性加以改进,不仅要求能更快的在硬件上得以实现,还要能对图像进行更有效的处理使图像更清晰。（3）采用Xilinx公司生产的ISE工具,通过Verilog HDL硬件语言实现设计的图像处理并仿真。给出硬件算法流程图,部分...
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图像去噪方法的分类
图 2.1 常见噪声11( , ) [ ( , ) ( , )]Ni iif x y f x y n x yN 11( , ) ( , )Niif x y n x yN 数， f ( x, y )为N 帧图像的平均灰i 帧图像的噪声， f ( x, y )为无噪率密度函数来描述时，可以引用绍按概率密度函数来分类的几种
图 2.2 高斯噪声马噪声的概率密度分布满足伽马曲线的噪声称为伽马噪声。伽马噪声的10( ) ( 1)!0 0b baza ze zp z bz , a 0且为正b 整数。伽马噪声的平均值为：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于视觉显著模型的图像质量评价算法[J]. 陈宏达,丁勇. 传感器与微系统. 2018(10)
[2]Non-invasive image processing method to map the spatiotemporal evolution of solute concentration in two-dimensional porous media[J]. 钱家忠,王泽坤,R.M.Garrard,Yong Zhang,马雷. Journal of Hydrodynamics. 2018(04)
[3]椒盐噪声去除方法分析及对比研究[J]. 罗泽峰,余娇,崔文超. 信息通信. 2018(07)
[4]基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究[J]. 李宸鑫. 通讯世界. 2018(06)
[5]Compensation of image noise induced by difference in optical characteristics of array-LED chips of LED print head[J]. KIM Wan-Chin,PARK Yong-Shik,KIM Sung-Dae,LIM Jiseok. Science China（Technological Sciences）. 2017(12)
[6]图像处理中中值滤波的应用探讨[J]. 孙延波. 网络安全技术与应用. 2017(09)
[7]数字图像迭代均值滤波降噪算法[J]. 高欣欣,倪念勇,孙波. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2017(02)
[8]基于IP核FIR滤波器的设计与FPGA实现[J]. 郭勇,杨欢. 无线电工程. 2017(01)
[9]卷积在信号处理与统计方差中的应用[J]. 王颖. 中国新通信. 2016(06)
[10]流水线技术在FPGA设计中的运用[J]. 张立学,尹东辉. 计算机时代. 2016(02)
博士论文
[1]基于偏微分方程和非局部均值的图像去噪方法研究及应用[D]. 白云蛟.中北大学 2018
[2]图像处理的超小波分析与变分方法研究[D]. 宋宜美.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于变换域的视频去噪算法研究[D]. 苏恺骏.西安理工大学 2017
[2]基于数字图像的机械加工表面质量检测技术研究[D]. 陈毅.兰州理工大学 2017
[3]图像量子中值滤波与跟踪算法研究[D]. 牛莹.天津工业大学 2017
[4]基于FPGA的CPU的IP核设计与实现[D]. 熊力维.电子科技大学 2016
[5]图像去噪的变分和偏微分方程方法[D]. 黄玲俐.电子科技大学 2016
[6]基于自然统计特性的图像去雾质量评价[D]. 武文晖.西安电子科技大学 2015
[7]带噪声离焦模糊图像复原[D]. 赵艳.西安电子科技大学 2014
[8]基于TSPL算法的图像椒盐噪声去除方法研究[D]. 朱效丽.山东财经大学 2013
[9]火花隙开关等离子体运行过程的光学干涉诊断[D]. 赵起.国防科学技术大学 2012
[10]基于FPGA的FIR低通滤波器[D]. 高耀鸿.湖南大学 2012
本文编号：2987959
【文章来源】：青岛大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图像去噪方法的分类
图 2.1 常见噪声11( , ) [ ( , ) ( , )]Ni iif x y f x y n x yN 11( , ) ( , )Niif x y n x yN 数， f ( x, y )为N 帧图像的平均灰i 帧图像的噪声， f ( x, y )为无噪率密度函数来描述时，可以引用绍按概率密度函数来分类的几种
图 2.2 高斯噪声马噪声的概率密度分布满足伽马曲线的噪声称为伽马噪声。伽马噪声的10( ) ( 1)!0 0b baza ze zp z bz , a 0且为正b 整数。伽马噪声的平均值为：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于视觉显著模型的图像质量评价算法[J]. 陈宏达,丁勇. 传感器与微系统. 2018(10)
[2]Non-invasive image processing method to map the spatiotemporal evolution of solute concentration in two-dimensional porous media[J]. 钱家忠,王泽坤,R.M.Garrard,Yong Zhang,马雷. Journal of Hydrodynamics. 2018(04)
[3]椒盐噪声去除方法分析及对比研究[J]. 罗泽峰,余娇,崔文超. 信息通信. 2018(07)
[4]基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究[J]. 李宸鑫. 通讯世界. 2018(06)
[5]Compensation of image noise induced by difference in optical characteristics of array-LED chips of LED print head[J]. KIM Wan-Chin,PARK Yong-Shik,KIM Sung-Dae,LIM Jiseok. Science China（Technological Sciences）. 2017(12)
[6]图像处理中中值滤波的应用探讨[J]. 孙延波. 网络安全技术与应用. 2017(09)
[7]数字图像迭代均值滤波降噪算法[J]. 高欣欣,倪念勇,孙波. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2017(02)
[8]基于IP核FIR滤波器的设计与FPGA实现[J]. 郭勇,杨欢. 无线电工程. 2017(01)
[9]卷积在信号处理与统计方差中的应用[J]. 王颖. 中国新通信. 2016(06)
[10]流水线技术在FPGA设计中的运用[J]. 张立学,尹东辉. 计算机时代. 2016(02)
博士论文
[1]基于偏微分方程和非局部均值的图像去噪方法研究及应用[D]. 白云蛟.中北大学 2018
[2]图像处理的超小波分析与变分方法研究[D]. 宋宜美.西安电子科技大学 2012
硕士论文
[1]基于变换域的视频去噪算法研究[D]. 苏恺骏.西安理工大学 2017
[2]基于数字图像的机械加工表面质量检测技术研究[D]. 陈毅.兰州理工大学 2017
[3]图像量子中值滤波与跟踪算法研究[D]. 牛莹.天津工业大学 2017
[4]基于FPGA的CPU的IP核设计与实现[D]. 熊力维.电子科技大学 2016
[5]图像去噪的变分和偏微分方程方法[D]. 黄玲俐.电子科技大学 2016
[6]基于自然统计特性的图像去雾质量评价[D]. 武文晖.西安电子科技大学 2015
[7]带噪声离焦模糊图像复原[D]. 赵艳.西安电子科技大学 2014
[8]基于TSPL算法的图像椒盐噪声去除方法研究[D]. 朱效丽.山东财经大学 2013
[9]火花隙开关等离子体运行过程的光学干涉诊断[D]. 赵起.国防科学技术大学 2012
[10]基于FPGA的FIR低通滤波器[D]. 高耀鸿.湖南大学 2012
本文编号：2987959
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/2987959.html
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