论文部分内容阅读
近年来随着技术的发展，大尺寸、高分辨率的LCD，PDP等数字平板电视逐渐占有了大量的市场份额，对CRT构成了威胁。但是究其技术的成熟度、性价比，尤其是图像质量来说，CRT还是有着很大的优势。如何提高LCD和PDP的图像质量是人们关注的话题。
彩色图像的主要属性包括亮度、对比度、色调、色饱和度等。其中亮度和对比度是非常重要的因素，对图像质量的好坏有着决定性的作用。本文从研究灰度图像的对比度增强入手，讨论了现有亮度、对比度的增强算法，比较了各算法的优劣，提出了自适应的对比度增强算法。然后将新算法应用于各常用的色彩空间上，进行仿真和讨论，最终选择亮度和色度分离的色彩空间，作为彩色视频图像增强的处理空间。由于人的肤色具有丰富的灰度级，并且与蓝天、草地等不同，色调的漂移可能带来肤色的畸变；因此对肤色区域的色调和饱和度做了补偿处理，以达到更好的视觉效果。综上所述，新算法的优点在于根据图像特征的不同自动选择对比度增强算法；并且通过肤色补偿对图像进行了进一步的改善。
由于本课题选择的对比度增强算法属于全局处理算法，即在统计整屏信息后建立查找表，用于存储增强前后的映射信息。在硬件实现的时候，统计信息对存储容量的要求很高。在硬件实现中，采用了RRLT概念对算法进行了改进，只对特征灰度级的信息进行统计和处理，对其它灰度级的数据进行线性插值，这样使得算法所需的存储容量大大缩减，使其硬件实现成为可能。
由于视频图像相邻帧之间的相关性很高，这使得全局处理带来了可能。视频输入后一方面读取查找表并输出；另一方面进行统计、运算，建立下一帧所需的查找表。当前帧所使用的查找表实际上是基于上一帧的统计计算出来的。通过硬件的实现和验证，证明这个方法可行。在实时处理的时候，采用乒乓操作作为实现手段，以保证视频图像的实时处理。
算法最终在FPGA上实现，并在LCD显示屏上观看了实验结果。FPGA由于易修改、风险低等特性，通常作为ASIC流片前的验证。在FPGA上硬件实现验证成功，后续可以与其它设计进行整合，转入ASIC量产，实现该技术的商业化。