图像处理算法的快速验证平台

论文摘要

芯片开发一般都有很长的开发周期,考虑到成本因素和生命周期的限制,要事先充分验证芯片的正确性。数字图像处理的快速验证平台是针对芯片开发的这种特点,利用FPGA快速实现的优越性,对图像处理领域的算法进行验证。预知芯片的性能和风险。该平台分为软件算法验证平台和硬件FPGA算法验证平台两部分。软件算法模块是将图像处理领域的算法用C/C++编写成C MODEL,直接在PC上对FPGA平台上采集来的数据进行处理运算,以验证算法的正确性和有效性。硬件逻辑平台包括FPGA硬件平台和ASIC逻辑。FPGA硬件平台主要是和显示有关的外部设备搭建,将经过算法平台处理过的数据信息可以正确地显示在输出设备上ASIC逻辑包括视频输入系统、视频显示系统以及数模转换设备。图像去噪是图像处理领域的一个重要环节。本文在研究验证平台搭建的同时,结合图像去噪的具体算法,说明了图像处理快速验证平台的使用方法和验证过程。包括软件平台算法验证与效果比较,硬件平台ASIC逻辑编写,以及硬件平台图像去噪效果评估。在算法验证过程中提出了各种滤波模板选择方法和中值滤波算法效率的解决方案,能够将这些去噪算法能用到实时视频处理中,使中值滤波硬件实现成为可能。在中值滤波效率解决方案仅关注中值路径,使得中值运算效率大幅度提高,解决了芯片运行效率问题,使得程序在FPGA中的运行时间能够达到实时效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 数字图像处理平台概述
• 1.2 图像处理平台的主要研究内容
• 第二章 数字图像处理
• 2.1 数字图像处理发展概况
• 2.2 数字图像处理主要研究的内容
• 2.3 数字图像处理的基本特点
• 2.4 数字图像处理的应用
• 2.5 数字图像处理小结
• 第三章 数字图像处理PC软件平台
• 3.1 图像源的获取
• 3.1.1 视频捕获系统捕获的原始图像
• 3.1.2 BMP图像作为数据源
• 3.2 图像数据的处理
• 3.2.1 空间域图像处理工具
• 3.2.2 频域图像处理工具
• 3.2.3 时间域图像处理工具
• 3.3 图像数据的显示
• 3.4 PC软件平台小结
• 第四章 数字图像处理硬件平台
• 4.1 视频图像捕获系统
• 4.2 视频图像处理系统
• 4.2.1 FPGA逻辑模块
• 4.2.2 DSP算法处理器
• 4.2.3 ARM中央控制器
• 4.3 视频图像输出系统
• 4.4 硬件验证平台小结
• 第五章 在软件平台对图像去噪算法的验证
• 5.1 常见噪声模型
• 5.1.1 高斯噪声
• 5.1.2 脉冲噪声（椒盐噪声）
• 5.1.3 指数分布噪声
• 5.1.4 均匀分布函数
• 5.2 自适应中值滤波算法原理及实现步骤
• 5.2.1 自适应中值滤波算法原理
• 5.2.2 模板选择方法
• 5.2.3 算法实现步骤
• 5.2.4 在软件平台上的实验结果分析
• 5.3 基于IMFLED算法的改进算法原理及实验步骤
• 5.3.1 基于IMFLED算法的改进算法原理
• 5.3.2 算法实现步骤
• 5.3.3 在软件平台上的实验结果分析
• 5.4 极值中值滤波算法原理及实验步骤
• 5.4.1 极值中值滤波算法原理
• 5.4.2 在软件平台上的实验结果分析
• 5.5 相容性判定中值滤波算法原理及实现步骤
• 5.5.1 相容性判定中值滤波算法原理
• 5.5.2 在软件平台上的实验结果分析
• 5.6 PC软件平台算法验证小结
• 第六章 在硬件平台对图像去噪算法的验证
• 6.1 自适应中值滤波器去噪算法ASIC详细设计方案
• 6.1.1 模块逻辑概述
• 6.1.2 Buffer控制模块
• 6.1.3 自适应中值滤波模块
• 6.2 图像去噪算法效果评估
• 6.3 硬件平台算法验证小结
• 第七章 总结和展望
• 致谢
• 研究成果
• 参考文献