【摘 要】
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盲图像复原是恢复成像系统图像质量、提高图像清晰度的一种关键技术,是成像跟踪系统的重要组成部分。盲图像复原主要面临两个方面的问题:一方面,为了提高复原质量,要求采用比
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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盲图像复原是恢复成像系统图像质量、提高图像清晰度的一种关键技术,是成像跟踪系统的重要组成部分。盲图像复原主要面临两个方面的问题:一方面,为了提高复原质量,要求采用比较复杂的复原算法；另一方面,为了保证盲图像复原的实时性,要求高速的图像处理速度。盲复原算法的复杂性与成像系统的实时性要求是盲图像复原的主要矛盾。本文紧密围绕这一主要矛盾,重点研究复杂盲图像复原算法的FPGA实现问题,探索复杂算法高速实现的硬件结构,提高盲图像复原的速度,从而使算法具有实用性,使盲图像复原从单纯的算法研究转向产品的研制。
本文首先介绍课题的总体背景,对论文的主要研究内容进行了综述,针对图像复原问题,分别从算法和实现平台两个方面介绍了国内外研究现状,对图像复原处理研究面临的主要矛盾和挑战进行了分析。
其次,紧密围绕盲图像复原中遇到的矛盾与挑战,采用流水线和并行处理技术在Virtex-4 LX80 FPGA上实现了盲复原算法SeDDaRA(self-Deconvolution DataReconstruction Algorithm),主要包括二维FFT、指数运算、对数运算、中值滤波等模块,在设计中充分发掘算法潜在的并行性,提出与算法适应的硬件结构,明显的提高了算法的执行效率,较好的解决了实时性与算法复杂性之间的矛盾。
最后,在包含信源、Virtex-4 FPGA处理板及监视器的平台上进行了实验,针对128*128灰度级图像,可以达到400fps的处理速度,满足工程应用需求。
本课题从工程应用的角度对盲图像复原的实现技术进行了研究,设计并实现了相关的结构,并取得了一定成果。这些成果为后续的研究打下了基础,同时也为复杂算法的FPGA实现提供了借鉴。
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