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文檔簡介
1、當前飛速發(fā)展的數(shù)字視頻技術(shù)使我們的生活日新月異,各種功能的數(shù)字視頻系統(tǒng)層出不窮。從高清晰度數(shù)字電視到可視電話,從廣播電視到通信網(wǎng)絡(luò),尤其是數(shù)字電視的發(fā)展,已成為信息產(chǎn)業(yè)新的增長點,并從一個側(cè)面反映了一個國家IT產(chǎn)業(yè)的綜合實力。不同的數(shù)字視頻應(yīng)用,具有不同的時空分辨率需求這就導(dǎo)致大量視頻格式標準的并存,其多樣性適應(yīng)了視頻應(yīng)用的廣泛性和專業(yè)性,但同時也造成了不同格式視頻信號之間難以交流信息的現(xiàn)狀。因此,研究多種視頻格式間的轉(zhuǎn)換就有其必要性和
2、緊迫性。本文以視頻格式轉(zhuǎn)換為研究對象,重點研究視頻格式轉(zhuǎn)換中的關(guān)鍵算法——圖像插值算法和圖像增強算法。 論文首先簡要回顧常規(guī)的圖像插值方法,指出常規(guī)方法具有硬件實現(xiàn)方便的特點,但容易導(dǎo)致插值后圖像模糊和鋸齒現(xiàn)象,這與消費者對于圖像質(zhì)量的追求不符。論文通過實驗比較發(fā)現(xiàn)常規(guī)的三次多項式插值,當插值鄰域取6點而不是常規(guī)的4點時,可以在插值效果和硬件實現(xiàn)復(fù)雜度方面達到較好的折中,從而為中低端應(yīng)用提供一種性價比較好的圖像插值方法。在基本不
3、損失插值效果的前提下,論文從硬件實現(xiàn)角度對Cubic6點圖像插值方法進行簡化,通過對插值點位置離散化、濾波器系數(shù)取整逼近、查表等措施簡化FPGA硬件實現(xiàn)復(fù)雜度。 針對縮放比例要求較大或插值后圖像具有較好的視覺效果等應(yīng)用,論文詳細講述了一種新興的基于方向多項式的邊緣插值方法,該插值方法將圖像分為邊緣區(qū)和非邊緣區(qū),邊緣區(qū)采用方向多項式進行插值,非邊緣區(qū)采用常規(guī)的插值方法。針對方向多項式邊緣插值原理較為復(fù)雜,難于硬件實現(xiàn)的不足,論文對
4、方向多項式插值的Sobel算子、方向角計算、直方圖分析、濾波等子模塊分別進行簡化,并從整體對方向多項式的數(shù)據(jù)流程進行優(yōu)化,從而在基本不損失插值效果的前提下,利用較少的FPGA硬件資源實現(xiàn)了方向多項式插值。論文通過對邊緣方向進行量化以減小硬件實現(xiàn)復(fù)雜度,并通過將非邊緣區(qū)歸類為某個方向的措施將邊緣區(qū)插值和非邊緣區(qū)插值統(tǒng)一起來,進一步降低硬件實現(xiàn)復(fù)雜度。 消費者對于圖像質(zhì)量的追求在不斷提高,而隨著集成電路等技術(shù)的發(fā)展計算復(fù)雜度等問題必
5、將不斷被克服。為此,論文探討了圖像插值的發(fā)展趨勢,并提出一種新的各向異性的圖像插值方法——基于非參數(shù)核估計的圖像插值方法。該方法從信號估計角度出發(fā),利用已知點在待插值點處的泰勒展開作為待插值點的初步估值,利用高斯核函數(shù)對估計誤差進行加權(quán),構(gòu)造估計的代價函數(shù),利用優(yōu)化的方法通過使代價函數(shù)最小獲得待插值點處的最終估值。論文對核估計方法進一步擴展,使得核估計中的核函數(shù)能夠依據(jù)圖像數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征作自適應(yīng)調(diào)整,使基于核的方法更加適應(yīng)圖像的各向異性
6、特性,在圖像插值過程中更好地復(fù)原或保護圖像邊緣和紋理等結(jié)構(gòu)信息,進一步提高插值后圖像的視覺效果。 針對圖像增強算法,論文首先簡要介紹幾種常規(guī)的圖像增強算法。其次介紹一種易于硬件實現(xiàn)的灰度圖像增強算法——反銳化掩模算法,并針對該算法對噪聲敏感和易出現(xiàn)過增強現(xiàn)象的缺點,提出改進的區(qū)域自適應(yīng)反銳化掩模圖像增強算法,并給出具體的FPGA實現(xiàn)及相關(guān)優(yōu)化過程,很好地達到了速度與硬件資源占用的平衡。 自然界和日常生活中,接觸的大多是彩
7、色圖像,和灰度圖像相比彩色圖像還存在色彩信息,直接將灰度圖像的增強方法移植到彩色圖像增強領(lǐng)域容易使增強后圖像產(chǎn)生失真或色偏等現(xiàn)象。為此,論文介紹一種適于彩色圖像增強的模型——Retinex模型,并給出幾種常用的基于Retinex模型的彩色圖像增強模型。在此基礎(chǔ)上,論文結(jié)合人類視覺系統(tǒng)的全局和局部自適應(yīng)特性,提出一種新的仿生彩色圖像增強方法,用于增強不均勻光照或低照度情況下的圖像。該方法主要包括全局自適應(yīng)亮度調(diào)節(jié)、局部對比度增強和顏色恢復(fù)
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