基于SOPC的视频降噪系统的研究与硬件设计毕业设计论文Word格式文档下载.docx
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在SOPCBuilder下添加PIO、JTAGUART、EPCS等组件,并生成系统。
整个系统是由一个CPU进行控制的,这个IP软核是从NiosⅡ中调用的,并结合软件进行调试。
该系统是基于StratixⅡ器件中的EP2S30F484C3芯片,占用了39%的系统资源。
通过对各个模块及系统的调试,可以证明系统处理的速度是比较理想的。
关键词:
图像处理;
降噪技术;
中值滤波;
SOPC
TheResearchandHardwareDesignof
VideoNoiseReductionSystemBasedonSOPC
Abstract:
Imagerecoverytechnologyplaysakeyroleinextractingusefulinformation.Theimagenoisereductiontechnologybelongstoimagerecoverytechnology.Now,thetechnologyofimagenoisereductionincludesmeanfilter,Wienerfilter,medianfilter,noisereductionalgorithmbasedthewaveletandsoon.
Nowadays,noisereductiontechnologyislookeduponasakeytechnologyforreal-timeimageprocessingsystem,andprocessedimageswithFPGAdeviceswillsolvetheproblemofreal-timeapplication.TheSOPCtechnologybasedonFPGA,whichhastheadvantageofflexibilityandhighspeed,isfavorableforrealizingtheentiresystem.Inthedesign,themedianfilterischosetoprocessimages.ThekeyalgorithmisachievedthroughtheVHDL.ThefunctionmodulessuchasPIO,JTAGUARTandEPCSareintercalatedinSOPCBuilder,andthenthesystemisgenerated.ThedesignofthewholesystemiscontrolledbytheCPUcomponent,whichisasoftIPcorecalledNiosIIanddebuggedcombiningsoftware.ThesystemisimplementedintheEP2S30F484C3FPGAchipandthesystemoccupiesonly39%oftheFPGAresources.Throughdebuggingthevariousmodulesandthesystem,itprovesthatthespeedofsystemisrelativelysatisfactory.
Keywords:
Imageprocess,Technologyofnoisereduction,Middlefilter,SOPC
第1章绪论1
1.1题目背景1
1.2图象处理的应用展望3
1.3课题的目的及意义4
1.4论文的主要内容5
第2章SOPC技术介绍6
2.1SOPC技术简介及实现方式6
2.1.1SOPC技术简介6
2.1.2SOPC技术实现的方式6
2.1.3SOPC系统开发流程7
2.2QuartusⅡ的介绍7
2.3硬件语言的介绍8
第3章降噪方案介绍、比较及选择11
3.1均值滤波11
3.2维纳滤波12
3.3标准中值滤波12
3.4图像小波域滤波13
3.5基于图像锐化和平滑的滤波技术13
3.5.1LUM平滑器13
3.5.2LUM锐化器14
3.5.3LUM滤波器15
3.6几种算法的比较及选择15
3.7中值滤波与LUM滤波器的仿真16
第4章中值模块的FPGA实现18
4.1中值滤波模块的设计18
4.1.13×
3模板生成模块18
4.1.2中值滤波模块20
第5章系统建立及在SOPC中的模块搭建23
5.1系统的设计23
5.2系统的实现23
5.2.1组件的选择23
5.2.2片上系统的实现30
5.3顶层文件的建立32
第6章功能模块及系统的仿真和调试34
6.1功能模块的仿真34
6.1.1深度为254的FIFO的调试34
6.1.23×
3模板生成模块的功能验证34
6.1.3中值选取模块的调试36
6.2系统的调试及功能仿真37
6.3处理结果及分析38
结论39
致谢40
参考文献41
第1章绪论
1.1题目背景
图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT(ComputerTomograph)。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类做出了划时代的贡献。
与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。
图像处理主要研究的内容有以下几个方面:
(1)图像变换
由于图像阵列很大,直接在空间域中进行处理,涉及计算量很大。
因此,往往采用各种图像变换的方法,如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术,将空间域的处理转换为变换域处理,不仅可减少计算量,而且可获得更有效的处理。
(2)图像编码压缩
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量(即比特数),以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得,也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法,它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
(3)图像增强和复原
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量,如去除噪声,提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因,突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量,可使图像中物体轮廓清晰,细节明显;
如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解,一般讲应根据降质过程建立"
降质模型"
,再采用某种滤波方法,恢复或重建原来的图像。
(4)图像分割
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来,其有意义的特征有图像中的边缘、区域等,这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法,但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此,对图像分割的研究还在不断深入之中,是目前图像处理中研究的热点之一。
(5)图像描述
图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性,一般图像的描述方法采用二维形状描述,它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展,已经开始进行三维物体描述的研究,提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
(6)图像分类(识别)
图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法,有统计模式分类和句法(结构)模式分类,近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
1.2图像处理的应用展望
图像是人类获取和交换信息的主要来源,因此,图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。
随着科学技术的发展,数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。
数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面:
(1)航天航空技术方面数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用,除JPL对月球、火星照片的处理之外,另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中
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