基于FPGA的简单图像增强算法实现【毕业论文】.doc

1、 本科毕业设计 （ 20 届） 基于 FPGA 的简单图像增强算法实现 所在学院 专业班级 电子信息工程 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 - 1 - 摘 要 图像增强是一种重要预处理手段，它的速度快，计算量大，能改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图 像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰并强调某些人们感兴趣的特征，同时改善图像质量、丰富信息量，在现实的处理中，这种技术受到了越来越多的关注。 本文首先概述了图像增强处理的技术特点，较为详尽地分析了图像增强算法的原理，并对各种图像增强算法在性能上做了比较，提出了一种基于 FPGA 的拉普拉斯算法的图像

2、锐化方法，给出了该图像增强方案的系统设计思路，并分析了该系统的结构及功能实现，说明了系统实现过程。最后，整个系统采用自上而下的设计方法构造图像增强处理系统模块，利用硬件描述语言 VHDL 对图像增强处理进行电路 描述。基于 FPGA 图像增强处理的硬件方案比传统的软件处理具有速度快，实时性好的优点。 关键词：图像处理；图像增强； VHDL； FPGA - 2 - Abstract Image enhancement technology is an important preprocessing method which can deal with large amount of calcul

3、ation quickly and improve image visual effect. It can emphasize the characteristics of the image in whole or in part for some occasions, then the obscure original images become clearly, it also can emphasize the characteristics of the image which people are interested in. At the same time, it improv

4、e the image quality, rich the amount of information. Nowadays, more and more people pay attention to this kind of technology. Firstly, this paper summarizes the technical characteristics of image enhancement processing and analyses of the principle of image enhancement in detail , And a variety of i

5、mage enhancement algorithms were compared in performance. In this paper , FPGA-based laplacian algorithm for image sharpening method is proposed. The paper lists the system design ideas and analyses structure and function of the system, and finally describes the system implementation process. Finall

6、y, the whole system constructs image enhancement processing system modules using top-down design methodology and describes image enhancement processing system circuit utilizing Hardware Description Language VHDL. FPGA-based hardware image enhancement has speed, good advantage of real-time. Keyword ：

7、 image processing； image enhancement; VHDL； FPGA - 3 - 目 录 1 绪论 .1 1.1 图像处理的概述 .1 1.2 图像增强的特点及作用 .1 1.3 图像增强的研究现状 .2 1.4 FPGA 技术特点 .3 1.5 本文研究主要内容 .3 2 图像增强的原理 .4 2.1 图像 增强算法 .4 2.2.1 频域增强 .5 2.2.2 空间域增强 .5 2.2.3 图像增强方法对比 .7 2.2 本章小结 .8 3 EDA 技术与开发平台 .9 3.1 EDA 技术概述 .9 3.2 VHDL 语言 .9 3.3 QUARTUS II

8、软件简介 .10 4 基于 FPGA 的简单图像增强算法 . 11 4.1 课题主要完成内容 . 11 4.2 图像锐化算法原理 . 11 4.2.1 Laplacian 算子 . 12 4.2.2 3*3 图像窗口 . 13 4.3 图像增强算法的 FPGA 实现 .14 4.3.1 Laplacian 算子模块 . 15 4.3.2 仿真波形 . 16 5 结论 .18 5.1 本文的研究意义和主要工作 .18 5.2 今后的研究方向 .18 参考文献 .19 致谢 . 错误 !未定义书签。 附录 1 程序源代码 .20 - - 1 - 1 绪论 1.1 图像处理的概述 早在 20 世纪

9、50 年代就已经有了图像处理技术，当时的电子计算机已经 发展到一定水平，人们通过计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对像，以改善人的视觉效果为目的。 人们用计算机对图像进行去噪、分类、识别、复原、校正、增强以及统计分析等加工的技术过程。 在图像处理时，首先输入需要改进的图像，然后输出改善后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等 1。 随着时代和技术的发展，这种技术已得到了各方面的改善和加强 ,使之可以更加有效的应用到当今的生活中去。 图像处理一般指 的是数字图像处理。图像处理

10、常用图像变换 、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类（识别）等等。 图像处理的每个内容之间都是相互有联系的，一种图像处理系统往往需要结合运用几个图像处理技术才能得到有用的处理结果 2。在图像处理中，亮度，也叫灰度，体现了图像颜色的明暗变化。对比度是指图片黑与白的比值，一个恰当的比值能使图像体现更好的、更加丰富的色彩效果。直方图是一张二维的坐标系，其横轴代表的是图像中的亮度，由左向右，从全黑逐渐过渡到全白；纵轴代表的则是图像中处于这个亮度范围的像素的相对数量。 直 方图能够用来量化曝光量，能够使我们真实、直观地看出照片的曝光情况。 1.2 图像增强的特点及作用 图像增强是指

11、增强图像中有用的信息，能使模糊的图像变得清晰 ,增加对比度，丰富信息量，修正几何畸变，改善图像的效果。针对某些场合，可以有目的的调整图像整体或局部的特性，突出一些有用的特性，使图像变得清晰，并把图像转换为比较适合人或机器分析的形式 3。 - - 2 - 图 1-1 效果图 图像增强可以使人们看到的图像质量变好，但是不一定追究图像质量下降的原因。由于接受者是人，处理结果的质量主要取决于人们的心理、爱好、文化素养等因素，对于结果的评价是相对的，所以对图像质量的评价是非常主观的 4 。 这项技术广泛应用于我们的生活中，如电影特效制作、电脑电子游戏、数码相机、视频播放、数字电视等，更有许多几年前想像不

12、到的画面，现在已经成为了最普遍的东西，图像增强还可以提高一些在拍摄情况十分恶劣的图片的质量。例如 从太空中拍摄到的照片，用电子显微镜或 X 光拍摄的生物医疗图片等 5。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像增强的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。 1.3 图像增强的研究现状 对一张图像处理的方法有许多种，所以在我们对图像进行处理之前，首先要对图像的重点或关键进行分析，通过分析，我们会发现一些东西与主题无关，我们就须要去除这些东西，有些图片，只需要其中一部分，我们就提取这一部分，像这些图像处理的原因是复杂的、多种多样的。这都须要我们掌握图像处理的技术，才能对图像进行操作。随着图

13、像处理领域的不 断扩大，图像增强技术受到了越来越多的关注，这项技术正在明显地改变着人们的生产手段和生活方式。 数字图像增强技术在现代的各个领域都有着广泛的应用。在军事方面可以解读各种侦察照片，主要用于军事自动化指挥系统和模拟训练系统等。在查案时，指纹识别，字迹识别，以及人脸识别，在交警部门里，事故分析，不完整图像的复原等，都需要用到图像增强。在工业领域里，当人们遇到一些恶性环境时，需要用到图像处理技术来识别工件及物体的形状和排列状态。在邮政工作中，人们利用这项技术对信件进行自动分拣。随着人类活动范围的不断扩大，图像增强的应 用领域也将随之不断扩大。 - - 3 - 1.4 FPGA 技术特点

14、随着 FPGA 硬件成本的大幅降低， FPGA 正在电子设计中扮演越来越重要的角色 ,FPGA 的全称是 Field Programmable Gate Array。它是在 PAL、 GAL、 PLD 等可编程器件基础上进一步发展的产物， FPGA 具有强大的在线修改能力，随时修改设计而不必改动硬件电路。为了缩短开发的时间，使用 FPGA 来开发数字电路是不错的选择，还能减少 PCB 面积，提高系统的可靠性。 FPGA 克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，解决了定制电路的不足， FPGA 可 以完成任何数字器件的功能。 FPGA 是由存放在片内 RAM 中的程序来设置其工作状态的，因此工作

15、时需要对片内的 RAM 进行编程。用户可以根据传统的原理图输入法，或硬件描述语言自由的设计一个数字系统。加电时， FPGA 芯片将 EPROM 中数据读入片内编程 RAM中，配置完成后， FPGA 进入工作状态。掉电后， FPGA 恢复成白片，内部逻辑关系消失，所以 FPGA 是能够反复使用的。 FPGA 的编程不需要专用的 FPGA 编程器，只须用通用的 EPROM、 PROM 编程器即可。当需要修改 FPGA 功能时，只需换一片 EPROM 即可。这样，同一片 FPGA，不同的编程数据，可以产生不同的电路功能。因此， FPGA 的使用非常灵活。可以 说， FPGA 芯片是小批量系统提高系统

16、集成度、可靠性的最佳选择之一 11。 1.5 本文研究主要内容 本文研究主要内容是基于 FPGA 的简单图像增强算法实现，因为 FPGA 的并行处理方式和“流水线”结构非常适合用于图像处理，并且有着强大的编程和逻辑功能，所以，本文采用 FPGA 来实现图像处理的设计。本文简要介绍了图像处理的概念以及图像增强的原理，各种图像增强方法。并着重介绍了一种空间域增强图像的方法 图像锐化增强，锐化的具体方法有很 多种，主要采用微分运算并在 QuartusII 中编程实现该算法。 - - 4 - 2 图像增强的原理 图像增强可以解决原始图像边缘模糊，对比度低等问题。图像处理中的变换属于图像输入 图像输出模

17、式，而在图像分析中的操作属于图像输入 数字信息输出模式 ， 而图像处理技术基本与图像生成的过程无关。用频域或空间域都可以进行图像增强的处理。问题不同应该用不同的处理方法，大多数频域处理都可以转换成空间域的卷积，他们是同理的。图像增强与物体的特性 以及 观察者的习惯有很强的针对性 6 。其处理过程效果如图 2-1 所示。 原始图片 直方图均衡化后 频域低通滤波后 滤波处理后 图 2-1 处理过程图 以上为其中一种图像增强算法的效果图 ,目前 ,图像增强技术并没有统一为一种算法 ,图像增强还包括了其它的各种算法。在做图像增强处理时，须要我们针对某一特定的需要而采用的特定的算法来实现图像质量的改善。

18、空间域算法是直接在图像所在的空间里进行处理的，而频率域是原空间的图像转到其它空间，然后按该空间的特性进行处理，最后再转回原空间 7。而结合两种方法比用任何一种方法的效果都要好。 2.1 图像增强 算法 图像增强从增强的作用域出发 ,可以分成两种 ,为空间域增强和频率域增强，这里介绍了一些主要的处理方法如图 2-2所示： 图 2-2 处理方法图 - - 5 - 2.2.1 频域增强 法国数学家傅里叶指出，任何周期期函数都可以表示为不同频率的正弦和或余弦和的形式，每个正弦和或余弦和乘以不同的系数，这就是傅里叶级数。而我们用频域增强时就是把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强

19、8。频域处理法就是在某种变换域内，对图像的变换值进行运算，然后通过逆变换获得图像增强的效果，用直方图增强处理是典型的频域方法， 适用于软件系统实现。利用频域处理速度快但需要较好的数学功底。如下式 f(x,y) 是输入图像函数， F(u， v)是 f(x,y)变换后的函数， G(u， v)是频域处理后的函数， g(x,y)是 G(u， v)反变换后的函数。 输入 f(x,y) 正变换 F(u， v) 频率域处 理 G(u， v) 反变换 输出 g(x,y) 2.2.2 空间域增强 硬件处理适合用空间域处理。空间域增强是指对图像的像素直接处理，空间域处理是非常直观的，容易理解，但是速度比较慢， 空

20、间域算法中局部求平均值法和中值滤波法可以减弱或消除 噪声。空域算法有点运算算法和邻域去噪算法。空间域处理可由下式定义： G(x,y)=Tf(x,y) f(x,y)是输入图像， G(x,y)是处理后图像。 T 是对 f的一种操作。其定义在 (x,y)的领域。另外 T 能对输入图像进行操作 9。 输入 f(x,y） 空域处理 输出 G(x,y) 空间域增强的简化形势为 s=T(r)。 r 是 f(x,y)在任意点 (x,y）的灰度集。 s 是 g(x,y)在任意点 (x,y）的灰度集。 常见的空间域算法有点运算算法和临域增强算法等。这里主要介 绍了点运算算法。点运算算法的原理如图所示： 图 2-3

21、 点运算原理图 如图可知，点运算算法输出像素的灰度值由相同位置的输入像素决定。点运算算法包括了反转变换、对数变换、幂次变换、灰度级切片、位平面切片等等。- - 6 - 反转变换可以使原图的颜色 ,黑色转换为白色 ,白色转换为黑色。灰度级切片可以增强特定范围的对比度 ,突出特定灰度的亮度 .方法为增强感兴趣的范围的灰度值。位平面切片一般是将像素值的特定位从图像中分离出来 ,从而增强图像中感兴趣的部份。从而使得较高位包含大多数视觉重要数据 ,较低位作用在图像中的微小细节处，分解位平面 可以分析每一位在图像中的重要性 10。下面介绍了对数变换和幂次变换的原理。 对数变换 如果，图像的动态范围太大，超出了显示设备的允许动态范围，因为，只有最亮的部分可以在设备上显示，容易导致部分细节的丢失。对数变换可以解决这个问题。如下式： S=C*log(1+r), c 是尺度比例常数， r=0。且 C 的取值需要结合元图像的动态范围以及显示设备的显示能力。效果如图 2-4 所示： 变幻前 变幻后 图 2-4 对数变换效果图 幂次变换 幂次变换的一般形式为 s=c*r c 和 是正常数。 1 是降低灰度级，使图像变暗。可见在幂次变换中，的取值是十分关键的。 原图 变换 =0.4 后 图 2-5 幂次变换效果图