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针对红外图像普遍存在目标与背景对比度低、细节模糊等问题,提出一种改进的基于暗通道先验理论的红外图像清晰化算法,并在FPGA平台加以设计实现。该算法通过对输入图像当前像素和邻域的数据进行非线性滤波得到暗通道图像数据,并利用修正函数对透射率进行优化生成透射率查找表。在此基础上,根据暗通道像素值在查找表中查找透射率,并结合大气光散射模型进行图像清晰化处理,从而减少或消除传统暗通道算法产生的块效应及天空等高亮区域的颜色失真。结果表明,处理后的红外图像细节特征丰富、明亮度适宜。所提算法基于FPGA硬件实现仅占用4%的LUT和8%的I/O资源,工作频率最高达188 MHz,远远高于所使用的红外相机工作频率27 MHz,能够满足实时处理视频图像的需求。 相似文献
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针对红外图像普遍存在细节模糊、对比度低的问题,设计实现了基于FPGA的红外图像清晰化系统。首先对输入原始红外图像进行8×8窗口的平滑滤波,然后将滤波后的图像叠加拉普拉斯算子进行细节增强,以解决传统拉普拉斯增强产生的噪声放大问题。最后通过Gamma校正曲线调整增强后图像的灰度。硬件系统实现时采用串并行流水计算方式,仅占用2 %的Slice Register和5 %的LUT资源,工作频率最高达228 MHz,满足实时处理视频图像的需求。实验结果表明,系统能够有效提高图像的对比度,增强目标景物的细节。 相似文献
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