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數(shù)字電視SoC芯片中圖像銳化增強(qiáng)的算法研究及硬件實(shí)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2017-03-17 17:01

  本文關(guān)鍵詞:數(shù)字電視SoC芯片中圖像銳化增強(qiáng)的算法研究及硬件實(shí)現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:數(shù)字電視SoC芯片目前已被廣泛應(yīng)用,但我國(guó)自主設(shè)計(jì)、配套能力仍相當(dāng)落后,數(shù)字圖像銳化增強(qiáng)是數(shù)字電視SoC芯片關(guān)鍵技術(shù)之一,因此具有科研和應(yīng)用價(jià)值。本文主要從下面兩方面進(jìn)行研究。一方面對(duì)數(shù)字圖像銳化增強(qiáng)算法的研究。在對(duì)數(shù)字圖像銳化算法的研究過程中,首先分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上提取各種算法的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于混合空間的增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)圖像的銳化處理算法。這種算法是對(duì)數(shù)字圖像分別進(jìn)行了一階和二階算法的處理,并且利用平滑后的梯度圖像掩蔽拉普拉斯變換圖像,形成掩蔽圖像的模板,用掩蔽圖像與原圖像相加得到最后的銳化圖像。此方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)潔,資源消耗少,并且改變模板提升系數(shù)簡(jiǎn)單。圖像邊緣細(xì)節(jié)通過此銳化算法處理后,整個(gè)圖像層次感更強(qiáng),畫質(zhì)更清晰。另一方面是對(duì)改進(jìn)算法的硬件研究和驗(yàn)證。在整個(gè)模塊設(shè)計(jì)中,主要解決通過減少乘法器來降低計(jì)算復(fù)雜性、硬件架構(gòu)及其硬件資源的有效利用等問題。通過Modelsim軟件和FPGA分別對(duì)數(shù)字圖像銳化算法進(jìn)行功能仿真和系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證后,證明圖像銳化增強(qiáng)模塊完全符合數(shù)字電視SoC的設(shè)計(jì)要求。
【關(guān)鍵詞】:數(shù)字電視 SoC芯片 銳化增強(qiáng) FPGA 仿真驗(yàn)證
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TN949.197
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 1 緒論10-15
  • 1.1 數(shù)字電視技術(shù)的發(fā)展史10-11
  • 1.2 數(shù)字集成電路SoC技術(shù)的發(fā)展11-12
  • 1.3 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排12-15
  • 2 數(shù)字圖像銳化增強(qiáng)方法概述15-27
  • 2.1 數(shù)字圖像15-16
  • 2.1.1 數(shù)字圖像的表示15
  • 2.1.2 圖像的灰度15-16
  • 2.1.3 灰度直方圖16
  • 2.2 圖像增強(qiáng)16-25
  • 2.2.1 圖像增強(qiáng)概述16-18
  • 2.2.2 數(shù)字圖像增強(qiáng)常用方法18-25
  • 2.3 圖像銳化增強(qiáng)25-27
  • 2.3.1 梯度法25
  • 2.3.2 拉普拉斯算子25-26
  • 2.3.3 高通濾波26-27
  • 3 基于混合空間的增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)圖像的銳化處理算法研究27-37
  • 3.1 混合空間增強(qiáng)法28-31
  • 3.2 算法軟件仿真及結(jié)果分析31-36
  • 3.2.1 程序設(shè)計(jì)31-32
  • 3.2.2 結(jié)果分析32-36
  • 3.3 總結(jié)36-37
  • 4 圖像銳化的硬件實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證37-59
  • 4.1 圖像銳化算法的硬件實(shí)現(xiàn)37-47
  • 4.1.1 Verilog HDL簡(jiǎn)介37-38
  • 4.1.2 圖像銳化硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)38-47
  • 4.1.3 小結(jié)47
  • 4.2 數(shù)字圖像銳化電路的FPGA驗(yàn)證47-57
  • 4.2.1 FPGA簡(jiǎn)介48-51
  • 4.2.2 圖像銳化的功能驗(yàn)證51-53
  • 4.2.3 數(shù)字圖像銳化算法系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證53-57
  • 4.3 本章小結(jié)57-59
  • 5 總結(jié)與未來展望59-61
  • 5.1 全文總結(jié)59
  • 5.2 未來展望59-61
  • 參考文獻(xiàn)61-64
  • 致謝64-65
  • 個(gè)人簡(jiǎn)歷65
  • 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65

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6 顏宏;OLED驅(qū)動(dòng)芯片的圖像銳化算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

7 任浩;基于Baver格式數(shù)字圖像傳感器顏色插值及圖像銳化的算法研究[D];浙江大學(xué);2012年


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本文編號(hào):253154

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