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基于FPGA的图像降噪算法的研究与实现

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基于FPGA的图像降噪算法的研究与实现 (毕业设计63页、24347字 +图 +程序)
摘要:在一个图像系统中,从图像的获取、到图像的发送、传输、接收、输出(显示)、复制等,每一个环节都会产生干扰,都会使图像质量降低。如何对这些“降质”图像进行处理,满足实际需要,是图像处理的基本要求。图像降噪是图像处理主要内容之一。
本次设计主要进行降噪算法的研究与实现。在本次设计中,首先分析了图像噪声的特点,采用MATLAB仿真软件对相关降噪算法进行了仿真,验证了各类算法的有效性,比较了传统的降噪算法与新兴小波变换的降噪效果。然后,根据仿真结果及算法复杂度的考虑,确定了本次设计的降噪算法—小波分解与重构降噪法。为了方便硬件的处理,本次设计采用一种整数小波变换,即提升小波变换来实现图像信号的小波变换,用VHDL语言完成图像降噪算法的FPGA实现,完成毕业设计工作。

关键词:中值滤波;小波变换;FPGA;VHDL

 

The Studying and Realization of the image de-noising Arithmetic based on FPGA
Abstract: An image system consists of acquisition, transmission, reception and display, every part of which can be disturbed, so that the image quality can be degraded. Elementary requirement of image processing is how to deal with these degraded images to meet our need. One of the main contents of image processing is image de-noising.
The purpose of the design is the studying and implementation of the de-noising algorithm. Firstly, the characteristics of the image noise is analyzed, the related de-noising algorithm is simulated by the MATLAB, the validity of the various algorithms is certified, the de-noised effects of the traditional de-noising algorithm and the new wavelet transform is compared with. Then according to the simulation results and algorithm complexity we determined to use the wavelet de-noising i.e. wavelet decomposition and reconstruction algorithm for noise de-noising. In order to facilitate the processing hardware, we adopt an integral wavelet transform, that is lifting wavelet transform to achieve integral wavelet transform.  The image de-noising algorithm for FPGA is achieved by the VHDL, the graduation design work is completed.

Key words: middle filter,  wavelet transform,  FPGA,  VHDL

 

 

目    录
第1章  绪论 1
1.1  选题的目的及意义 1
1.2  国内外研究现状 1
1.3  课题主要研究内容 2
第2章  方案选择 4
2.1  均值滤波 4
2.2  中值滤波 4
2.2.1  基本中值滤波 5
2.2.2  改进的中值滤波算法 5
2.3  小波变换滤波降噪 6
2.4  方案选取 7
第3章  小波变换的算法分析 8
3.1  前言 8
3.2 Mallat算法 8
3.3  提升小波算法 11
3.3.1  提升小波算法的基本原理 11
3.3.2  提升小波算法的特点 13
3.4  几种小波降噪方法的基本原理 13
3.4.1  小波分解与重构法降噪 13
3.4.2  非线性小波变换阈值法降噪 14
3.4.3  小波变换模极大值降噪法降噪 17
3.4.4  几种小波降噪方法的比较 18
3.5  小结 19
第4章  实验仿真及分析 20
4.1  引言 20
4.2  噪声模型 20
4.3  标准中值滤波技术的仿真 21
4.3  小波变换的仿真 24
4.3.1  小波的分解与重构 25
4.3.2  小波阈值降噪的仿真 27
4.3.3  中值滤波和小波阈值降噪结合仿真 28
4.4  实验总结 30
第5章  小波降噪算法的FPGA实现 31
5.1  FPAG简介 31
5.2  FPGA的特点 31
5.2.1  FPGA的开发工具 32
5.2.2  FPGA的设计流程 33
5.3  小波算法的FPGA实现 33
5.3.1  算法实现框图 34
5.3.2  功能模块实现 36
5.3.3  降噪算法的实现 42
5.4  小结 46
结论 48
致谢 49
参考文献 50
附录1 52
附录2 53
附录3 54
附录4 55
附录5 56


 
第1章  绪论
1.1  选题的目的及意义
当今是信息时代,获得更多、更准确的信息对我们来说非常重要,图像是人们获取信息的重要来源之一,而噪声是影响图像质量的主要因素,在图像采集和传输过程中,信号常常会受到随机噪声的干扰。因而破坏了图像像素间的结构、纹理、内容等方面的相关性。造成图像失真,难于压缩、识别和理解。因此,非常有必要对图像进行降噪处理使图像恢复本来的面目。这也是现在图像处理领域的热点问题之一。本课题主要研究的是图像降噪算法的研究及实现。
降噪算法在现代图像处理应用中占有极其重要的地位,图像降噪是图像预处理工作中不可或缺的部分。目前图像降噪有很多种方法,可以把这些方法分成频域和时域两个方面。频域方法主要是根据图像噪声频率范围,选取适当的频域带通滤波器进行滤波处理,比如有傅里叶变换分析,小波变换分析。时域方法主要采用各种平滑函数对图像进行卷积处理,以达到降噪的目的,比如均值滤波,中值滤波等。这些降噪方法都是基于噪声和信号在频率上分布不同进行的,信号常常分布在低频域,噪声常常分布在高频区域,而图像的细节也分布在高频区域。所以,图像降噪中一个难题就是如何降低图像噪声和保留图像细节上保持平衡,传统的低通滤波方法将噪声滤除的同时也将图像的重要信息也滤除了,破坏了图像细节,如何构造一种既能降低图像噪声,又能保持图像细节的降噪方法是降噪研究的目标,而这在小波变换这种强有力的信号分析工具出现以后已成为可能。
1.2  国内外研究现状
影响图像质量的噪声种类很多,有电噪声、机械噪声、信道噪声和其他噪声等等,为了抑制噪声,改善图像质量,便于更高层次的处理,必须对图像进行去噪预处理,人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布的规律,发展了多种多样的降噪方法。从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分,可分为空间域滤波和变换域滤波;从滤波类型来分,又可分为线性滤波和非线性滤波。
线性滤波的最大优点是算法比较简单且速度比较快,缺点是容易造成细节和边缘模糊。主要的方法是均值滤波,低通滤波。
非线性滤波的研究中,中值滤波器有较明显的优势,它能有效地抑制脉冲椒盐噪声,而且对图像边缘也有较好的保护作用,但它对于图像中的高斯噪声的效果不佳,并可能对图像的一些尖角、线等细节产生模糊作用。很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波。Loupas等人提出的自适应加权中值滤波方法,但他利用的Speckle噪声模型不够精确,图像细节损失较大。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点,Jakko等人提出两种矢量中值滤波。
近年来,小波理论得到了非常迅速的发展,小波变因其独特的多尺度分析技术,在信息图像处理等领域中备受青睐,因而得到了广泛的应用与发展,并取得了极大的成功。1992年,由S.Mallat和S.Zhong两个提出了小波模极大值方法。1995年,Stanford大学的学者D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来恢复噪声中的信号。小波阈值去噪方法可以说是众多图像降噪方法的佼佼者。其基本思想是利用图像小波分解后,各个子带图像的不同特性,选取不同的阈值,从而达到较好的去噪目的。在此基础上不少学者都提出了多种改进算法。小波在图像降噪处理上的应用思路主要采用将空间或者时间域上的图像变换到小波域上,成为多层次的小波系数,根据小波基的特征,分析噪声和图像的小波系数特点,针对不同特征,结合常规的图像视频处理方法(算法)或提出更符合小波分析的新方法(算法)来处理小波系数,对处理后的小波系数进行反变换,得到所需要的降噪后的图像。但是由于小波变换后得出大量实数,不利于硬件的处理和实现,
所以当前考虑到对浮点运算必须进行数据取舍,发展了一种适合硬件实现的基于整数小波提升算法的无损小波变换。
1.3  课题主要研究内容
学习降噪算法的原理,运用MATLAB进行开发,建立图像处理的软件验证平台。对降噪算处理后的图像进行评估,验证算法的有效性,比较各种算法的降噪效果。然后选择一种算法,画出FPGA实现框图,在QuartusⅡ开发环境下,使用VHDL语言搭建各个功能模块完成一维小波变换的功能仿真。下面介绍一下本文的安排情况。
第1章绪论,着重阐述本课题的目的意义,国内外研究的现状,以及介绍课题的研究内容和论文的安排情况。
第2章方案选择,首先简单介绍了一些常用算法的原理,分析了它们的优缺点,然后对各种算法进行比较,确定一种为FPAG实现方便的算法—小波变换。
第3章小波变换的算法分析,介绍了小波变换的最基础算法即Mallat算法,然后介绍了本文采用的提升小波变换的基本原理及特点。最后研究了小波变换的几种降噪算法的基本原理,并对其进行了比较。
第4章实验仿真及分析,本章采用了MATLAB对前面介绍的几种算法进行仿真,主要包括中值滤波,小波的分析与重构,小波阈值降噪,中值滤波和小波阈值结合降噪。从实验结果上分析这些算法的有效性,比较它们各自的降噪效果的优劣。选定小波变换的分解及重构法进行FPGA实现的降噪算法。
第5章小波变换的FPGA的实现,首先对FPGA进行了简单介绍,然后根据提升小波变换原理画出了FPGA实现框图,最后对各个模块设计进行了介绍,对仿真结果进行了分析。
论文的最后一部分是结论,对本次设计进行了总结并提出了一些改进之处。

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