论文摘要
BM3D去噪算法是一种基于块匹配和三维硬阈值滤波的视频去噪算法。首先,把图像分成许多个N×N(本论文中取N为8)的像素块,在当前帧和前后若干帧以参块为中心的某个区域内挑选出与参考块最匹配的N个像素块,组成一个N×N×N的三维像素数组,然后再对这个三维像素数组进行三维离散余弦变换、硬阈值滤波和三维离散余弦反变换,将反变换结果进行重构处理,得到去噪结果。基于时间相关性和空间相关性的BM3D去噪算法能够非常有效地提高PSNR,并且它的视觉效果非常好,被认为是当前视频去噪效果最好的算法。但是BM3D算法的运算量非常庞大,单纯用软件来执行算法无法满足实时去噪的要求,所以用硬件加速来实现BM3D算法实时去噪具有重要意义。在芯片实现过程中,有许多关键技术。比如像素块大小的设计,二维离散余弦变换的实现方案,用来缓冲读写DDR Buffer大小的设计等等。目前,这是第一次用硬件加速的方法来实现BM3D算法实时去噪,我们碰到的问题和解决方案都有非常直接的实用价值和设计参考价值。本论文第二章介绍了BM3D算法的内容和基于硬件实现的考虑对算法做的一些改进和优化;第三章根据改进后的算法,我们估算了芯片中的几个主要模块所需要的速度和带宽,在此基础上定义了芯片的系统架构,然后再对核心模块NRU模块内部的各个子模块做了详细阐述;第四章介绍了算法硬件实现时的关键技术;第五章展示了实验结果,第六章说明了BM3D算法的应用前进。
论文目录
摘要ABSTRACT第一章 绪论1.1 数字图像和视频1.1.1 数字图像1.1.2 BT6561.2 数字图像的噪声1.2.1 按产生原因分类1.2.2 按噪声概率分布情况分类1.2.3 按噪声与信号源的关系分类1.3 数字图像去噪方法1.3.1 图像平滑1.3.2 小波变换1.4 视频去噪算法的研究现状第二章 BM3D算法概述2.1 BM3D算法的介绍2.2 BM3D算法的噪声估计2.3 BM3D算法的改进第三章 BM3D硬件实现方案3.1 芯片系统的总体架构3.2 NRU模块架构3.3 带宽、速度和内存的估计3.3.1 内存容量的估计3.3.2 带宽和速度估计3.4 各模块的实现方案Matching'>3.4.1 BlockMatchingHardFilter'>3.4.2 3DCTHardFilterChainController'>3.4.3 NruChainController3.4.4 ReconstructionHardFilter'>3.4.5 2DCTHardFilterAhbSlave'>3.4.6 NruAhbSlave3.4.7 链表回收3.4.8 系统工作流程第四章 关键技术4.1 带宽问题和解决方案4.1.1 问题描述4.1.2 问题分析4.1.3 解决方案4.2 滑窗的使用HardFilter模块二维余弦变换问题'>4.3 2DCTHardFilter模块二维余弦变换问题HardFilter模块中WriteBuffer的设计'>4.4 2DCTHardFilter模块中WriteBuffer的设计Buffer的设计'>4.5 Reconstruction模块中LineBuffer的设计第五章 实验结果和后期工作5.1 实验结果5.1.1 软件仿真结果5.1.2 硬件仿真结果5.1.3 硬件仿真时序5.2 后期工作第六章 总结展望参考文献致谢攻读学位期间发表的学术论文目录
相关论文文献
标签：硬件实现论文; 带宽速度论文; 离散余弦变换论文; 实时去噪论文;
