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一种自适应红外图像增强处理的FPGA实现

发布时间:2020-07-21 17:29:10 阅读: 来源:奖牌厂家

摘要:本文介绍了一种自适应平台直方图算法对红外图像增强处理及该算法在FPGA器件上的实现。该方法是根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强了目标的对比度。在FPGA上实现了该算法,对红外图像进行了增强处理,使红外图像的清晰度得到极大的提高,目标灰度级得到扩展,抑制噪声,并且利于将目标与背景区别开来。

本文引用地址:引言

红外成像技术是当今科技发展的热点,具有广泛的应用。但是由于受红外探测器件的影响,红外成像仪的成像效果还不够理想,主要表现为图像中的目标与背景区分不明显、对比度低、噪声大、信噪比低等缺点,因而红外图像处理首要解决的问题是图像增强。要实现图像的增强处理,主要有两个途径:一是改善探测器性能,一是在红外图像系统电子部分加入实时图像处理功能。在目前条件下,加入实时图像处理功能是快速而经济的做法。本文根据上述特点设计了基于FPGA的红外图像处理系统,该系统采用自适应直方图均衡化图像增强处理后,红外图像视觉效果明显改善,对比度增强,成像效果理想。

自适应平台直方图算法研究

红外图像是场景热辐射分布所成的图像,由于场景中的目标和背景的温差相对较小,所以红外图像具有高背景、低反差的特点,其信噪比也比可见光图像低。为了从红外图像中正确地识别目标,必须对红外图像进行增强处理。本文提出了一种基于直方图的自适应平台值选择方法,它根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强目标。

平台直方图均衡化是对直方图均衡化算法的一种修正。它是通过选择一个合适的平台阈值T,对统计直方图进行如下修正:如果某灰度级的直方图值小于平台阈值T,就保持不变;如果大于平台阈值T,则将其置为T,即 其中,k表示图像的灰度级,对于8bit的灰度图像,是图像的平台直方图。

为了更好地突出目标,平台值必须大于等于直方图对应与目标的峰值。据此,本文采用了一种平台自适应算法,此算法的具体步骤如下。

(1)统计原图像的直方图,,取出统计直方图中的非零单元,构成集合,中非零单元的个数。

(2)找出局部最大值和整体最大值:对中值滤波后的非零单元进行一阶差分运算,,找出满足下列条件的:,同时,则点即为局部最大点,,N是局部最大值个数,集合的中最大值为整体最大值。

(3)求出子集(除去整体最大值)的平均值,即为估计的平台阈值。用该平台阈值对图像进行平台直方图均衡化处理。

自适应算法的FPGA实现

FPGA硬件设计

为了实现自适应算法来进行红外图像的处理,本文采用在FPGA芯片上编程的方法。首先,通过SOPC Builder从IP库中选取Nios II处理器、SDRAM、Flash、JTAG_UART以及LCD控制器等。FPGA首先从外部SRAM中读出需要处理的红外图像的信息,然后经过内部编程进行自适应平台增强处理后再由FPGA传输到LED上将图像显现出来。其中,自适应平台直方图均衡化的硬件实现系统主要由图像直方图的统计单元、平台值的计算单元、平台直方图的均衡化单元、控制单元以及两个双口RAM等组成。

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