【摘 要】
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当今社会下,图像作为一种重要信息载体,广泛应用于各种领域。包括在人脸识别门禁、AGV机器人等嵌入式设备中,降噪作为图像处理重要一环会明显影响到最终结果;同时传感器分辨率和感光能力的进步对降噪速度和质量有了更高要求。目前主流嵌入式摄像头由于资源限制大多只能基于简单的局部算法进行降噪,效果不尽人意;而效果更好的非局部降噪计算复杂度大,难以在嵌入式应用中实现实时处理。针对上述问题,本文基于非局部均值算法
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当今社会下,图像作为一种重要信息载体,广泛应用于各种领域。包括在人脸识别门禁、AGV机器人等嵌入式设备中,降噪作为图像处理重要一环会明显影响到最终结果;同时传感器分辨率和感光能力的进步对降噪速度和质量有了更高要求。目前主流嵌入式摄像头由于资源限制大多只能基于简单的局部算法进行降噪,效果不尽人意;而效果更好的非局部降噪计算复杂度大,难以在嵌入式应用中实现实时处理。针对上述问题,本文基于非局部均值算法进行了硬件优化实现,应用于嵌入式摄像头输出灰度图像的及时处理,在嵌入式设备资源受限的情况下实现高质量实时降噪。本文首先对算法原理以及其优秀降噪性能的关键要点进行研究,并通过仿真进一步研究各参数对降噪性能的影响;接下来本文基于算法原理进行了权重函数改进以使权重分配更加合理,同时添加了方法噪声二次滤波进一步提升了算法的降噪性能;最后本文基于上述研究进行了算法硬件建模,根据硬件特性以及性能、面积折中确定算法关键实现参数,为硬件设计做好前置准备。之后,本文针对该算法进行了全流水架构设计,其中在计算复杂度最高部分基于脉动阵列实现了一种二维架构,通过合理的数据通路时序设计、数据寄存以及多单元并行处理,免除了多余的存储器读取,提高了数据处理效率,能够实现一个时钟完成一个噪声像素处理。通过对电路进行仿真对比,降噪后的PSNR相对于原始非局部均值算法最高提升了0.4335d B。经过FPGA验证,该电路在视觉效果上能够有效抑制自然图像的噪声。最后在HHGRACE 110nm工艺下进行了ASIC实现,电路最大工作频率为100MHz,在该时序约束下面积为26978958)~2,等效门数为821127,功耗为36.8770m W,在1920×1080分辨率下一帧图像处理时间为20.74ms,最高帧率能达到48fps,延时仅为0.16ms。与相关文献对比,本文在保证较低资源占用以及优秀降噪效果的同时大幅降低了降噪处理时长,能够有效应用于嵌入式设备实时降噪。
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