基于FPGA的简单图像增强算法实现【开题报告】

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1、毕业论文开题报告电子信息工程基于FPGA的简单图像增强算法实现一、课题研究意义及现状在当今生活中图像处理技术得到了广泛的应用，如军事，医学成像和视频监控等领域，图像处理一般指的是数字图像处理。在一些情况下，会导致图像质量的降低，有些无法看清楚细节而有些连概貌都无法看清。所以，在对图像进行分析之前，必须要对图像质量进行改善，一般情况下改善的方法有两类：图像增强和图像复原。图像增强不考虑图像质量下降的原因，只将图像中感兴趣的特征有选择的突出，其中图像增强、图像编码、图像复原、图像数字化、图像分割和图像分析等都属于图像处理。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

2、要结合运用几个图像处理技术才能得到有用的处理结果。图像增强是指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，有目的的调整图像整体或局部的特性，突出了一些有用的特性，并使图像变得清晰，或把图像转换为比较适合人或机器分析的形式。常用的增强方法有许多种，如灰度等级直方图处理、干扰抑制、边缘锐化、伪彩色处理等。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。图像增强与感兴趣的物体的特性与观察者的习惯有很强的针对性，在一般的处理中，往往可以将频域和空间域相结合，

3、从而达到更好的处理效果。图像处理是指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。目前，随着图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，在计算机视觉领域中对图像进行增强处理，图像数据量很大，所以对处理速度有着很高的要求，在当今的图像处理中，更多的使用了高级语言对图像进行处理。图像增强的特点是算法简单而并行性大，用软件来实现非常慢，而且会对检测造成很大的影响，所以比较适合用FPGA来实现。第一款FPGA芯片是1985年推出的，它是一种全新的可编程逻辑，这种器件把门阵列的许多方面，如高密度与早期FPD的特性(如现场可编程性)结合在一起

4、。FPGA采用不同于PLD架构的设计方式，拥有较高的密度和容量，还具有I/O多、功耗低等优点，然而其布线复杂，亦导致时序延迟，只呈非固定式，延迟时间较长。在这十几年中，其各种技术都取得了惊人的发展，其开发周期短，价格低并且有着高速并行，可重配置的架构和基于查找表的独特结构等优点，使得更多的图像增强研究转向了FPGA平台。FPGA具有丰富的寄存器资源，可满足高速系统的设计，将成为数字图像处理的主流。应用FPGA完成对数字图像处理的实现是很有潜力的。二、课题研究的主要内容和预期目标主要内容：图像增强可以解决原始图像边缘模糊，对比度低等问题。用频域或空间域都可以进行图像增强的处理。问题

5、不同应该用不同的处理方法，本课题采用空间域算法中的锐化增强算法，使用二次微分算子Laplacian实现图像增强。在QuartusII中编程实现该算法时，把顶层模块分为几个子模块，顶层设计主要由两个模块组成：3*3图像窗口模块和Laplacian算子模板模块，其中Laplacian算子模板可看成一个四输入求和模块、一个5倍乘模块和一个作差模块的组合。具体步骤如下：1.查找图像处理的概念和图像增强的各种实现方法。2.查找资料，学习各种图像增强的算法、原理、应用领域和意义。3.了解中值滤波的FPGA实现实现方法。4.了解QuartusII软件的基本操作和VHDL语言的基本编程方式。5.

6、与其它图像增强的实现方法进行比较，找出其优点和缺点。6.编写VHDL图像增强的程序，包括输入求和模块；5倍乘模块；作差模块；Laplacian算子实现；伪彩色增强算法的实现。预期目标：构建基于FPGA的图像增强实现的方案,使用锐化增强算法。在锐化增强时，采用微分运算的方法，利用Laplacian算子的旋转不变性来满足不同走向的边缘锐化增强并且完善源程序，并提交所有模块和顶层模块的仿真。三、课题研究的方法及措施本项目的研究基于FPGA的简单图像增强设计，可以阅读大量的有关图像增强的文献并学习FPGA实现方法，掌握图像增强的概念及原理，组成模块，按模块实现各种功能。了解Quartus

7、II软件的基本操作和VHDL语言的基本编程方式。采用QuartusII软件，进行VHDL语言编程并完成系统仿真，仔细研读相关参考书，比较各种实现方法的优缺点。在实际的编程中，结合各种知识，完成设计。设计方法如图1所示：图1设计方法四、课题研究进度计划毕业设计期限：自2010年10月17至2011年5月。第一阶段（1周）:选择题目，确定任务，查找FPGA的相关资料，掌握图像增强的功能应用及实现原理，了解图像增强的设计原理，初步确定图像增强的FPGA实现和大致设计方案；第二阶段（2周