基于FPGA的數(shù)字圖像處理的研究.pdf

1、圖像是人類智能活動重要的信息來源之一，是人類相互交流和認識世界的主要媒體。隨著信息高速公路、數(shù)字地球概念的提出，人們對圖像處理技術的需求與日劇增，同時VLSI技術的發(fā)展給圖像處理技術的應用提供了廣闊的平臺。圖像處理技術是圖像識別和分析的基礎，所以圖像處理技術對整個圖像工程來說就非常重要，對圖像處理技術的實現(xiàn)的研究也就具有重要的理論意義與實用價值，包括對傳統(tǒng)算法的改進和硬件實現(xiàn)的研究。仿生算法的興起為圖像處理問題的解決提供了一條十分有效的

2、新途徑；FPGA技術的發(fā)展為圖像處理的硬件實現(xiàn)提供了有效的平臺。 本文在詳細介紹鄰域圖像處理算法及其數(shù)據(jù)結構、遺傳算法和蟻群算法基本原理的基礎上，將其應用于圖像增強和圖像分割的圖像處理問題之中，并將其用FPGA技術實現(xiàn)。論文中采用遺傳算法自適應的確定非線性變換函數(shù)的參數(shù)對圖像進行增強，在采用FPGA來實現(xiàn)的過程中先對系統(tǒng)進行模塊劃分，主要分為初始化模塊、選擇模塊、適應度模塊、控制模塊等，然后利用VHDL語言描述各個功能模塊，為了

3、提高設計效率，利用IP核進行存儲器設計，利用DSP Builder進行數(shù)學運算處理。時序控制是整個系統(tǒng)設計的核心，為盡量避免毛刺現(xiàn)象，各模塊的時序控制都是采用單進程的Moore狀態(tài)機實現(xiàn)的。在圖像分割環(huán)節(jié)中，圖像分割問題轉(zhuǎn)換為求圖像的最大熵問題，采用蟻群算法對改進的最大熵確定的適應度函數(shù)進行優(yōu)化，并對基于FPGA和蟻群算法實現(xiàn)圖像分割的各個模塊設計進行了詳細介紹。 對實驗結果進行分析表明遺傳算法和蟻群算法在數(shù)字圖像處理中的使用明