图像自适应分段线性拉伸算法的FPGA设计

为改善红外图像的视觉效果和后续处理质量,需要对图像进行增强处理。在此介绍并实现了一种空间域图像增强算法,自适应分段线性拉伸算法。首先简要分析算法原理,对该算法基于Xilinx公司XC4VLX15系列FPGA的实现方法进行了研究,以兼顾系统实时性和集成度为目的,提出灰度直方图统计和拉伸运算等关键模块的解决方案。通过试验结果分析,对压缩因子的选取提出建议。该设计的输出延迟仅为62.5 ns,且具有实现简单、集成度高、功耗低等优点,适合在精确制导武器和导航系统中应用。     

基于FPGA的红外图像细节增强算法设计与实现

双边滤波算法是一种有效的红外图像细节增强算法,具有保边去噪的效果。但由于算法运算量大,在红外视频图像处理中较难实现。本文提出了一种双边滤波+平台直方图均衡的红外图像增强算法的FPGA实现方法,选用Xilinx Virtex-5系列芯片,采用流水线和并行处理技术,能够在40 ms内完成一帧640×480的14位图像的处理,有效提升红外图像的清晰度和对比度,并满足视频图像处理算法的实时性要求。     

一种新的红外图像自适应增强算法

针对红外热图像普遍存在的目标与背景对比度差、边缘模糊等特点,提出了一种新的红外图像自适应增强算法.通过自适应地选择平台阈值,对红外图像进行平台直方图均衡化,有效抑制了背景的过度增强,避免目标灰度级的过多合并,提升了目标的灰度空间,获得了很好的增强效果.实验结果表明,本算法优于直方图均衡化算法,可有效地突出红外目标.     

基于FPGA实时红外图像自适应线性增强算法的实现

提出了灰度直方图统计方法,利用FPGA完成一帧图像直方图统计并且采用自适应线性增强算法完成对下一帧图像数据的转换.针对实时处理的要求, 应用现场可编程门阵列(FPGA) 构造高速图像处理器, 完成红外跟踪图像预处理的实时计算.经现场调试,代码简单,占用FPGA系统资源少,可以完成实时数据转换,结果证明是可行的.     

基于聚类算法的红外图像伪彩色增强

文中根据红外图像的特点,提出了一种基于K-均值聚类的红外图像伪彩色增强的新算法.该算法通过对红外图像灰度数据的统计学习,产生初始聚类中心,采用K-均值聚类算法对灰度进行聚类,并根据伪彩色编码的节点对聚类结果分段实现伪彩色的自适应分配.实验结果表明,该方法可增强红外图像的细节信息和层次感,具有更好的视觉效果.     

分段线性变换增强的自适应方法

在对分段灰度变换方法进行分析的基础上,采用最小误差法实现了区间边界点的自适应计算,对不同灰度区间采用拉伸﹑保持和抑制等不同的处理,并对目标区间的拉伸系数进行了讨论.实验结果表明,算法简单,图像视觉效果得到较大改善.     

红外图像的二维灰度变换增强方法

讨论了红外图像的二维灰度变换增强方法。为了准确地提取和增强景物灰度分布区间,提出了二维直方图的概念,并且通过分区域变增益二维灰度变换来适应各种复杂场景,结果表明,本文方法能够增强原图像的全部信息,明显地改善了视觉观察效果,优于传统的灰度变换方法。     

基于正弦灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像的特点,提出了一种基于正弦灰度变换的红外图像增强算法。采用二个拐点,将整个图像按灰度的大小分为三个区:背景区、目标区和过渡区,针对不同区域采取不同的灰度映射变换。灰度伸缩采用正弦函数,其导数是光滑的,灰度伸缩性能好。伸缩的拐点及伸缩强度参数独立可调,通用性强,计算简单。实验结果验证了算法的有效性。     

红外夜视图像自适应增强系统设计

提出了一种高效的红外夜视图像增强系统.该系统主要由小波变换预处理、低频子带增强和高频子带增强三个处理流程组成.预处理过程将图像分解为低频主要信息和高频细节信息.根据红外夜视图像的特点,对低频信息进行自适应动态范围扩展,扩大了图像暗区主要内容的灰度层次.利用高频子带的方向性,对高频系数进行纹理保护高斯滤波,并对滤波后的系数进行噪声抑制边缘增强.实验结果表明,本文算法不仅在主观视觉方面的表现超越了直方图均衡化算法,且离散信息熵提高了48％ ～ 58％,噪声指数仅为直方图均衡化算法的5％,满足人眼观察和智能图像分析检测的要求.     

一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法

提出了一种基于特征分类的红外图像自适应匹配增强的新方法。先对大量红外图像的特点做深入分析,对图像进行归纳分类,共分为4类,并用状态空间特征参量表征。针对这些不同特点的红外图像,研究与之相匹配的增强算法。最终完成针对不同的红外图像,自动判断图像类型,并选择相应的参数和算法做增强处理,达到增强算法自适应匹配目的。这样有针对性地对不同特征的红外图像进行增强,提高了增强算法的适用范围。经过MATLAB验证得算法可行,并且增强效果很好。     

一种红外测量图像自适应分段线性灰度变换方法

针对红外测量图像分段灰度变换方法中变换点确定困难的问题,利用直方图累加的原理,提出了一种分别从高、低两个灰度级方向分别寻找灰度跳变点作为分段变换点的线性灰度变换方法,实现对红外图像不同灰度区间的拉伸和抑制处理.该方法算法简单,计算量小,适合硬件实现.实验结果表明:红外图像增强效果明显,灰度均匀,能够较好地保持图像细节,...     

基于高斯分布的自适应红外图像增强算法

针对红外图像信噪比和对比度低,结合红外图像直方图分布的特点,提出了一种基于高斯分布的自适应红外图像增强算法.该算法采用高斯分布函数平滑红外图像直方图中的主峰,以抑制红外图像背景和噪声的加强.算法中的高斯分布函数可根据原红外图像直方图的分布情况自适应产生,不需要人为设定,将所生成的高斯分布函数对原直方图进行转换后再进行直方图均衡处理,即可实现红外图像的增强.实验结果表明,该算法能有效地突显红外图像的目标,抑制其背景,具有较好的增强效果.     

一种自适应红外图像对比度增强算法

针对红外图像对比度增强的问题,提出了一种新方法。首先对直方图去冗余与灰度线性拉伸,然后利用最小误差阈值法将图像分割成两部分,结合平台直方图与双直方图均衡化,在每部分单独使用平台直方图均衡化。为了提升算法的自适应性,对分割后各部分进行直方图对数变换代替平台阈值的选取。实验表明,该算法效果较好,且完全自适应,适用于多种红外图像。     

一种红外图像自适应对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果.     

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

一种自适应红外图像增强处理的FPGA实现

本文介绍了一种自适应平台直方图算法对红外图像增强处理及该算法在FPGA器件上的实现.该方法是根据图像的直方图,自适应地选择平台阈值,实现自适应平台直方图均衡化,增强了目标的对比度.在FPGA上实现了该算法,对红外图像进行了增强处理,使红外图像的清晰度得到极大的提高,目标灰度级得到扩展,抑制噪声,并且利于将目标与背景区别开来.     

一种基于参数自适应引导滤波的红外图像细节增强算法

图像分层滤波器中引导滤波器因其滤波保边效果好和计算复杂度低,在红外图像细节增强领域得到了广泛的研究与应用。但传统的引导滤波器固定的正则化参数ε不能在所有场景下都取得较好的滤波分层效果,所以本文提出基于局部方差的参数ε自适应算法,以提高引导滤波器场景适应性。此外本文进一步通过自适应参数ε值,提出了改进的基于噪声掩膜函数的细节层自适应增强算法,从而在有效抑制了图像噪声水平同时提高了算法在不同场景下的细节增强能力。     

一种基于FPGA的自适应遗传算法

采用了一种适合硬件实现的自适应遗传算法,利用种群的最大适应度fmax﹑最小适应度fmin和适应度平均值fave这3个变量来自适应地控制整个种群的交叉概率pc 和变异概率pm 。选用了适合硬件实现的选择﹑交叉﹑变异算子,并将它们设计成流水线结构, 同时,将选择算子与适应度计算并行化,大大提高了算法的运行效率。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号的FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明,这种自适应遗传算法明显改善了算法的搜索性能和全局收敛性,同时利用硬件实现有效减少了运行时间,使其在一些实时性要求较高的场合得到应用成为可能。     

一种基于自适应Canny算子的舰船红外图像边缘检测方法

提出了一种用于舰船红外图像边缘检测的自适应Canny算子边缘检测方法。先利用图像的局部最大标准差值为参考值设定高斯滤波尺度参数,然后采用基于梯度幅度直方图的类间方差最大法计算Canny算子的高低闽值,从而实现边缘的自动检测。实验结果表明,采用该方法检测出的舰船边缘清晰连续,噪声较少,优于传统的Canny算子边缘检测方法,并且具有很好的工程适用性。