基于FPGA的拉普拉斯圖像增強算法設計與實現.pdf

1、拉普拉斯圖像增強是一種空間域的二階微分算法，可以突出模糊的細節(jié)提取圖像的邊緣信息，為人們提供更加清晰銳利的視覺效果。圖像濾波是為了濾除圖像中的噪聲，削弱噪聲對后續(xù)圖像處理的影響。圖像處理中增強和濾波都屬于底層處理，需要進行大量的并行計算，因此適合在FPGA上進行。
　　本文首先介紹了基于FPGA的圖像增強及相關算法的國內外研究現狀，然后分析了底層的圖像濾波及增強算法的原理，并對各個算法進行了matlab仿真，通過對比仿真結果總結了

2、不同濾波和增強算法的優(yōu)勢及劣勢。本文對部分算法進行了改進，提出了適合硬件執(zhí)行的方法，設計了更適合在硬件上運行的中值濾波算法，這種算法大大減少了數據比較次數，同時為了減少噪聲在增強過程中的影響，提出了受限的拉普拉斯增強算法。相比于四鄰域和八鄰域的普通拉普拉斯增強算法，受限的拉普拉斯增強不會對圖像中的噪聲進行放大，很好的保護了圖像的原有信息。本論文還對設計的各個模塊進行了行為級的仿真，并通過RAM中預存的數據模擬相機實時數據在FPGA上進行

3、了驗證，表明了算法設計的正確性和硬件實現的可行性。
　　各個模塊的設計和分析采用了自頂向下的方法，先對頂層架構進行分析，然后再設計實現各個底層模塊。圖像增強和濾波整體包含外圍模塊和處理模塊兩大主要部分，外圍模塊主要包括3×3窗口生成模塊、數據輸出控制模塊以及HDMI顯示配置模塊。處理模塊是針對不同的濾波和增強算法的硬件實現，最后輸出串行的處理后圖像數據。模塊化的設計思想使不同算法的處理模塊可以復用相同的外圍模塊，給設計帶來了很大的