低照度图像去噪算法研究及硬件设计

• 作 者: 林约兰
• 出 处: 太原理工大学
• 发表日期: 2011年01期
• 关键词: 低照度图像 边缘检测 文本图像 像素相关性 FPGA

随着多媒体技术的发展,图像处理技术已渗透于生活的各个方面,而图像去噪是图像处理的重要环节。在一些特殊的应用场合,由于光照不均匀或光照度不足,采集的图像含有大量噪声、边缘模糊、甚至有些信息不可识别,严重影响图像的使用,因此对此类图像去噪显得尤为重要。图像去噪目的是在去除噪声的同时尽可能保持信号的有效信息。在图像去噪算法的研究中,曾涌现过不少经典的方法和理论,但去噪对象一般都是理想光照度图像。本文根据低照度图像的特点,将边缘检测技术和图像去噪算法相结合,提出了一种基于改进canny边缘检测的局部阈值混合去噪算法；在此基础上,针对文本图像,提出基于像素相关性的混合去噪算法；最后根据实时性应用场合的需求,改进了传统的中值滤波算法,在FPGA上设计实现了空域混合滤波算法。本文主要内容如下：(1)详细介绍传统canny边缘检测算法的原理,在其基础上提出改进的canny检测算法。(2)研究影响小波阈值去噪的几个关键因素,分析Bayes阈值的原理及其特点,提出改进的自适应局部阈值法；依据噪声多样性特点,采用基于改进canny边缘检测的局部阈值混合去噪算法对图像降噪。(3)分析文本图像的特点,针对传统空域中值滤波算法用于文本图像去噪时出现的笔画断裂、伪笔画等现象,提出一种基于像素相关性的空域去噪算法,并结合小波阈值法对低照度文本图像去噪。(4)完成图像实时去噪算法的硬件设计。综合考虑算法的实时性和复杂程度,研究中值滤波算法的硬件实现,提出一种便于硬件实现的中值和加权均值混合的滤波算法。结果表明,本文研究的低照度图像去噪算法适用于多种应用领域。基于FPGA设计的空域混合滤波算法具有较强的通用性,可应用于实时监控、视频展台及红外测量系统等场合。