图像增强在fpga上的高性能实现

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时间:2019-03-20

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1、密级:硕士学位论文图像增强在FPGA上的高性能实现作者姓名:武继瑞指导教师:苏海冰研究员中国科学院光电技术研究所学位类别:工学硕士学科专业:信号与信息处理研究所:中国科学院光电技术研究所二〇一六年五月High-performanceImplementationofImageEnhancementBasedonFPGAByWuJiruiAThesisSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequi

2、rementForthedegreeofMasterofEngineeringTheInstituteofOpticsandElectricsMay,2016致谢致谢回头看,总觉得时间过的好快,三年时光飞逝,二十余年亦如此。国科大、光电所,给了研究生最优秀的成长环境,优越的师资力量、科研环境及人文气氛,在此,衷心的感谢我的学校给我提供的所有一切。三年来,深受眷顾,而自己却未能给所里做出太多贡献,深感愧疚,在此,也表示歉意。整个硕士期间,首先要感谢我的导师,苏海冰研究员。从我的选题、FPGA设计、文献

3、查阅、研究方法以及如何做报告等众多方面,苏老师均给我了悉心的指导,在此,向苏老师表示由衷的感谢。另外也非常感谢周纬超老师在我最初选课期间给与的帮助。特别感谢孙科林师兄,在所里的两年时间,无论从技术资料、科研设备还是工程设计等方面均给我了巨大的帮助。另外,在前一年的时间里,钱鹏师兄、王凯凯师兄也在给了我很多帮助,让我更快的融入光电所的科研环境,谢谢你们。在硕士阶段的后期,非常感谢周进老师和王辉师兄对我论文工作的指导,是你们让我少走了很多弯路。也非常感谢郭帅师兄为我提供的开发平台,以及在电路结构设计时给

4、我的帮助。感谢舒怀亮师兄、冉义贵师兄,以及同科室的吴相猴、刘泽、张冬、蔡佳丽、腾日、瞿伟等同学,还有我的师妹王星宇,能与各位一块学习、交流是我的荣幸,谢谢你们。在这三年时间里,感谢我的室友高国庆、周彦超、刘志会、叶晓威、赖柏衡、颜坤、张兴鑫、游迪、张晓虎,很荣幸在这学生时代能遇到你们,谢谢你们在生活中给予的照顾,让我这三年的生活更加丰富。感谢研究生部的廖俊莉、胡琛、朱文三位老师们,以及在北京时的屈一志老师,谢谢你们在我读研期间给与的帮助,谢谢你们为我营造了一个良好的科研、生活环境。在北京的一年时间以

5、及在成都的两年时间里,遇到了太多的人。与我一同交流学习、运动健身,谢谢你们所有人给我留下的记忆。三年的硕士生涯即将结束,学生时代也将中止,在我成长的这二十多年的时间里面,衷心的感谢我的父母为我所有的付出,你们的支持是我前进的动力。非常感谢我的家人为我营造了一个和睦的成长环境,谢谢你们。武继瑞二零一六年五月I摘要摘要目前,图像处理已应用与人们生活的各个方面,如医学、交通、航天、工业控制等。其重要性源于两个主要应用领域:改善图像的信息以便人们解释;为存储、传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理

6、解。图像增强一般是作用于图像的预处理阶段,它不考虑引起图像退化的原因,面向于特定用途,突出感兴趣的部分,抑制不关心的部分,对接收到的图像加以处理,以便于后期的理解和分析。在这一阶段一个显著的特点是算法本身比较简单,但数据量巨大。如何在有效的时间内处理完大量的数据成为一个棘手的问题,尤其是在诸如交通、军事、航天等对实时性要求较高的领域。FPGA作为一种可编程的硬件,为图像的实时处理提供了一种有效的解决方案,它兼具DSP的灵活性与专用集成电路的高速性。本文的主要工作就是研究如何在FPGA上实现高速的图像

7、处理,论文的工作重点在于电路结构的设计而非算法本身的研究。本文首先介绍了FPGA的芯片结构,以及面向硬件的设计思维,这是实现高性能FPGA开发的关键所在。然后通过分析算法本身的特点,重点设计实现了中值滤波、直方图均衡化、二维快速傅立叶变换三个模块,并实现了图像在频域的实时处理,填补了这一领域的不足。特别的,关于中值滤波,本文充分利用硬件电路的二进制特性,设计了一种按位生成中值的电路结构,从根本上避免了比较运算,在节约资源消耗的同时提高了处理速度。在直方图均衡化电路中,采用外部存储器DDR3SDRAM

8、缓存图像,内部采用乒乓处理结构,实现了大尺寸、高帧频图像的实时处理。本文所设计的电路模块均给出了相应的资源消耗及可达到的处理速度,并在文中给出了图像处理的实际效果图。在设计电路结构时也充分考虑到了其实用性及可移植性,每个电路模块可方便的移植到其他系统中,且在调用时可通过修改接口参数使其满足不同大小及像素位宽的图像的处理要求,具有一定的灵活性与工程实用性。关键字:FPGA,图像增强,中值滤波,直方图均衡化,二维FFTIII图像增强在FPGA上的高性能实现Abstract

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