數(shù)字圖像處理泛指利用計算機軟件或者新興的各種硬件微處理器對圖像進行處理的各種方法。數(shù)字圖像處理包括:圖像增強、圖像復原、圖像重建、圖像分析、模式識別、計算機視覺^[1]。圖像縮放作為圖像重建的一個分支,在數(shù)字圖像處理領域發(fā)揮著不可或缺的作用,并且廣泛應用于醫(yī)療、監(jiān)控、機器視覺等領域。圖像縮放的核心是圖像插值算法,傳統(tǒng)的圖像插值處理技術主要是基于軟件平臺,一般運行在Windows系統(tǒng)的PC機上,雖然如今的PC主頻比較高,但是在圖像處理時是基于軟件的串行化處理方式,在實時性要求高的場合根本無法滿足需求。因此怎樣將圖像插值算法在硬件上實現(xiàn)并且需要運算速度快,滿足實時性要求,滿足高帶寬要求成為圖像處理研究的一個重要課題。本文針對上述課題提出了一種基于FPGA的視頻圖像處理方法,FPGA可以保證在極低的主頻下得到比PC軟件平臺更高的處理速度,利用FPGA的流水線處理技術可以在每個時鐘周期下輸出運算后的一個像素,實現(xiàn)了完全的并行化處理。本文在深入研究傳統(tǒng)插值算法的基礎上,采用MATLAB對各個插值算法進行仿真,權衡了芯片硬件資源、算法實現(xiàn)復雜度以及算法實現(xiàn)效果后,最終選取了雙線... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

sinc函數(shù)及其傅里葉頻譜圖

第二章圖像縮放算法研究9從計算過程可以看出此方法非常簡單，在硬件實現(xiàn)的速度是會是非�？斓模⑶乙部梢怨�(jié)約資源減少設計復雜度，但是該算法僅使用了與待插點最近的像素點并且直接將該點作為待插點的像素值，沒有考慮其他像素點對該點的影響，所以該種方法最終生成的圖像會有明顯的失真，圖像會出現(xiàn)塊狀、馬賽克、鋸齒等模糊的走樣，圖像質量損失較大。圖2-4是最鄰近插值算法插值基函數(shù)的空域與傅里葉變換幅度特性圖，圖2-4最近鄰插值算法插值基函數(shù)及其傅里葉頻譜圖由圖可以看出，最鄰近插值的矩形函數(shù)的傅里葉變換頻譜是sinc函數(shù)[28]。Sinc函數(shù)存在很強的波瓣，是一種非常差的低通濾波器，所以最近鄰插值算法具有很差的頻率響應。由頻譜圖可以看出在截止頻率處通帶增益下降到2/≈64%,并且旁瓣峰超過20%，嚴重差別于理想低通濾波器，所以在插值過程中會出現(xiàn)各種不良的效果。最鄰近插值算法適用于對圖像處理要求不高、硬件資源有限、對處理速度要求高等情況的場合。2.2.2雙線性插值算法雙線性插值算法顧名思義是要進行兩次線性插值，利用待插像素點周圍的四個像素點分別進行水平方向與垂直方向的線性插值，它利用這四個像素點與待插像素點距離這一權值來加權求和計算求出待插點的像素值[29]。雙線性插值基函數(shù)在水平與垂直這兩個方向上都相當于一個三角函數(shù)，其插值基函數(shù)為：h(x)={1-|x|0≤|x|≤10|x|>1（2.7）

第二章圖像縮放算法研究11圖2-6雙線性插值算法插值基函數(shù)及其傅里葉頻譜圖2.2.3雙三次插值算法為了改進雙線性插值算法的不足，采用三次多項式來近似sinc函數(shù)進行內插計算，此方法稱為雙三次插值[30-31]。雙三次插值算法較雙線性插值算法來說是一種更為復雜的算法，該方法利用了待插值點周圍4×4個像素點進行計算，不單單是像雙線性插值算法只考慮周圍的四個像素點，還考慮了各鄰近像素點的像素值變化率的影響，由于圖像的二維屬性，也需要在二維方向上進行三次插值，所以稱為雙三次插值算法。雙三次插值算法的插值基函數(shù)為：h(x)={|x|3-2|x|2+1|x|<1-|x|3+5|x|2-8|x|+41≤|x|<202≤|x|（2.9）雙三次插值算法的具體計算過程如圖2-7所示：

【參考文獻】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3242820