針對動態(tài)直方圖均衡（dynamic histogram equalization,DHE）算法處理效果不理想和算法應(yīng)用不靈活的問題,提出了一種基于改進型自適應(yīng)直方圖均衡化算法的現(xiàn)場可編程邏輯門陣列（field programmable gate array,FPGA）硬件加速器的設(shè)計方法.該硬件加速器對直方圖均衡化算法做了改進,實現(xiàn)了自適應(yīng)地限制對比度拉伸;并且充分利用FPGA的并行體系架構(gòu)和豐富的塊存儲資源的優(yōu)點,采用規(guī)則的模塊化的設(shè)計方法完成了設(shè)計.實驗結(jié)果表明:改進的算法不會產(chǎn)生過度增強、放大噪聲、丟失圖像細節(jié)的現(xiàn)象;設(shè)計的硬件加速器在充分節(jié)約硬件資源的前提下能較好地滿足實際應(yīng)用的需求;在實時圖像處理中一幀圖像的處理時間約為0.1 ms,使圖像增強算法在圖像實時處理中的應(yīng)用更加靈活方便. 

【文章來源】：上海大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,26(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

圖１１基于ＭｏｄｅｌＳｉｍ的算法仿真??Ｆｉｇ．?１１?ＭｏｄｅｌＳｉｍ－ｂａｓｅｄ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ??

４１０??上洛式銀（自然科學(xué)版）??ｍｍ％??像大小為５１２ｘ５１２（像素），顯示器分辨幕為１?２８０ｘ７２０（＇像素），未填充圖像的顯示器區(qū)域設(shè)置??為黑色．第一組實驗結(jié)果中捺始圖像僅能分辨出汽車輪廓和窗戶輪廓，而處理盾的圖傳車牌、??鐵門、墻面、窗戶都非常清晰．在第二三、四組實驗結(jié)果中，原始圖像都是僅有模糊的實物輪??廓，幾乎被黑瑭完全淹沒，難以分辨圖像內(nèi)容，而處理后的圖像能明雖看出路面上的斑馬線和??路標(biāo)、樓房的夫臺和窗戶、河邊的房乎和橋．這＿明，増強之后的圖像亮度和對比度都有了明??顯的提升，圖像細節(jié)也保存得相當(dāng)完好，噪聲和過度增強現(xiàn)象得到了較大的抑制，產(chǎn)生了更奸??東繪晰的顧像．??（ａ）計算過程??圖１１基于ＭｏｄｅｌＳｉｍ的算法仿真??Ｆｉｇ．?１１?ＭｏｄｅｌＳｉｍ－ｂａｓｅｄ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ??（ｃ）第三組?（ｄ）第四組??圖１２基于ＦＰＧＡ的硬件加速器實驗結(jié)果??Ｆｉｇ．?１２?Ｔｅｓｔ?ｒｅｓｕｌｔ?ｏｆ?ｈａｒｄｗａｒｅ?ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＦＰＧＡ??

圖１直方菌＆適：座調(diào)盤過＿??Ｆｉｇ．?１?Ａｄａｐｔｉｖｅ?ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ｈｉｓｔｏｇｒａｍ??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3566331