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雾天或背光条件下图像清晰化算法研究及硬件实现

作　者: 张锐
导　师: 任广辉
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像处理清晰化 Retinex
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 222次
引　用: 2次
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内容摘要

雾天或强逆光等恶劣条件会对目前的军事侦察和视频监视系统产生很大影响,降低了图像输出的质量,使得我们从图像中得到的信息的可信度得不到保证。为了确保视频系统能全天候正常工作,提高户外监视系统对天气的适应性,研究一种在雾天或强逆光条件下的图像清晰化算法并用硬件实现是非常有必要的,这样才能提高系统的鲁棒性和可信赖性。本文主要针对雾天或强逆光环境下图像的清晰化技术进行研究。本文首先介绍了各种传统的图像增强方法和基于视网膜皮层理论的Retinex算法,选取对处理雾天或强逆光条件具有增强效果的四种算法并进行了重点分析,分别是:直方图均衡化、同态滤波、单尺度Retinex算法和多尺度Retinex算法。在Matlab下仿真,通过比较四种算法处理后图像的主观评价和客观指标两个方面得出,从处理效果上,Retinex要远远好于传统的处理方法,且多尺度Retinex要好于单尺度Retinex,但计算量比其大很多,不利于硬件快速实现,综合增强效果和计算量考虑,选用单尺度Retinex算法。然后,充分利用FPGA可使用流水线设计和可进行大量并行计算的优势,对算法做了改进和优化,并用VHDL语言实现,在ModelSim6.1d下进行仿真,验证了其硬件仿真效果和用Matlab软件处理的效果基本相同。最后,针对本课题进行了硬件电路的设计,并在自己搭建的硬件平台上实现了单尺度Retinex算法,解决了对雾天或强逆光环境下图像的清晰化算法的硬件快速实现问题。本课题无论应用在军事侦察领域还是视频监视系统中都有一定的现实意义。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章绪论  9-13
  1.1 课题背景及研究的目的和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-12
  1.3 论文的主要研究内容及结构  12-13
第2章传统图像增强算法  13-29
  2.1 概述  13-14
  2.2 空间域图像增强技术  14-22
    2.2.1 对比度增强  14-15
    2.2.2 线性变换  15
    2.2.3 分段线性变换  15-16
    2.2.4 非线性变换  16-17
    2.2.5 直方图修正  17-19
    2.2.6 图像平滑  19-20
    2.2.7 图像锐化  20-22
  2.3 频率域图像增强技术  22-25
    2.3.1 概述  22
    2.3.2 低通滤波  22-23
    2.3.3 高通滤波  23-24
    2.3.4 同态滤波图像增强算法  24-25
  2.4 小波变换及其在图像增强中的应用  25-27
    2.4.1 小波变换概述  25-26
    2.4.2 小波变换理论基础  26
    2.4.3 小波变换在图像增强中的应用  26-27
  2.5 传统增强算法优缺点  27-28
  2.6 本章小结  28-29
第3章 Retinex 理论及其与传统算法比较  29-43
  3.1 颜色视觉理论  29-32
    3.1.1 三色理论  29-30
    3.1.2 颜色对立机制理论  30-31
    3.1.3 视网膜皮层理论  31-32
  3.2 颜色恒常性与Retinex 理论  32-37
    3.2.1 颜色恒常性  32-33
    3.2.2 Retinex 算法简介  33
    3.2.3 Retinex 理论的发展  33-34
    3.2.4 单尺度Retinex 算法(SSR)  34-36
    3.2.5 多尺度Retinex 算法(MSR)  36
    3.2.6 Retinex 与同态滤波的关系  36-37
  3.3 主要增强算法的比较  37-42
    3.3.1 主观评价  40
    3.3.2 客观评价  40-42
  3.4 本章小结  42-43
第4章单尺度Retinex 算法实现的硬件设计  43-52
  4.1 视频图像开发板设计  43-45
    4.1.1 系统结构  43-45
    4.1.2 选用的芯片介绍  45
  4.2 单尺度Retinex 算法的VHDL 语言设计  45-51
    4.2.1 设计总体框图及各模块说明  45-48
    4.2.2 算法验证及结果分析  48-51
  4.3 本章小结  51-52
结论  52-54
参考文献  54-59
致谢  59

雾天或背光条件下图像清晰化算法研究及硬件实现

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