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基于FPGA的改进实时图像增强算法的设计与实现

时间:2017-7-23 18:51:10 点击:

  核心提示:基于FPGA的改进实时图像增强算法的设计与实现...

当今社会,监控技术应用十分广泛。但是很多监控设备大都处于户外工作环境。而外界环境的多变性增加了监控的难度,典型的情况就是天气因素,比如大雾,阴天等等,这些因素会增加监控的难度,甚至使系统无法正常工作。为了保证监控能够在各种天气条件下正常进行,研究图像增强技术具有重大意义。图像增强是一种基本的图像预处理手段,其目的是为了改善图像的质量,针对给定图像的模糊状况以及它的应用场合,有目的的强调图像的整体或局部特性,提高图像可辨识度,改善人对图像的视觉效果,让观察者得到直观清晰的、适合于分析的依据,使图像更有利于观察或进一步分析处理。一般通过对图像的某些特征,比如边缘、轮廓、对比度、亮度等进行强调或尖锐化,从而突出有价值的信息,抑制无用信息,提高图像的使用价值。图像增强的目的是在某一特定标准下,处理后的图像与原图相比要更好。它并不意味着能增加原始图像的信息,有时甚至会损失一些信息。但图像增强的结果却能加强对特定信息的识别能力,使图像中我们感兴趣的特征得以加强。

目前图像增强技术的应用已经渗透到医学诊断、航空航天、军事侦察、指纹识别、无损探伤、卫星图片的处理等众多领域。内窥镜图像进行增强,使医生更容易从中确定病变区域,从图像细节区域中发现问题;对不同时间拍摄的同一地区的遥感图片进行增强处理,侦查是否有敌人军事调动或军事装备及建筑出现;在煤矿工业电视系统中采用增强处理来提高工业电视图像的清晰度,克服因光线不足、灰尘等原因带来的图像模糊、偏差等现象,减少电视系统维护的量。可以预料,在未来社会中图像增强技术将会发挥更为重要的作用。


Retinex理论简介    

通过前面的讨论,我发现空间域和频域的图像增强方法均存在着缺陷,因此,我们将使用一种比较新颖的方法进行图像增强处理。本文我们将介绍Retinex图像增强技术。

Retinex理论主要是对图像中的光照成分进行估计,然后再将光照成分从原图中直接去除或加以调整,从而得到一张不受环境光照影响的增强图像。Retinex对于输入图像的处理效果是一种模仿人类视觉系统的非线性处理,它可以改善图像的光照条件,锐化图像的细节,并且使输出图像的色彩或灰度分布自然地接近实际场景。

Retinex理论的基本思想是将原始图像S(x,y)看成是由亮度图像L(x,y)和反射图像R(x,y)组成的,然后在原始图像中去除或降低照射图像的影响从而保留图像本质的反射属性。由于乘法运算不好处理,前期的数据准备主要是将原始图像S(x,y)从整数域转换到对数域,这样就将乘法运算转换为了加减法运算,方便了后期的计算。为了不出现对数值为负的情况采用以下公式进行转换,为下一步的像素间的比较做好准备。

作者:基于FPGA的改进实时图像增强算法的设计与实现 来源:基于FPGA的改进实时图像增强算法的设计与实现
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