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基于FPGA的数字图像处理方法探讨

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摘要：FPGA作为数字图像处理的重要依据，也是新时代下企业技术革新关注的焦点。本文在了解当前数字图像处理技术发展趋势的基础上，针对图像处理方法概述，分析基于FPGA的数字图像处理方法，以此提高我国数字图像处理水平。

关键词：FPGA；数字图像处理；均值滤波算法；边缘检测算法；水平集定义

在微电子技术飞速发展中，数字图像处理技术在电子通信和信息处理等领域得到了充分利用。了解传统图像处理系统可知，大部分都会以数字信号处理器或单片机为依据进行设计，但随着全球信息技术水平的提高，各行企业需要处理的数据信息数量越来越大，此时要想达到预期处理效果，且保障图像的实时性，必须要基于FPGA研究数字图像处理方法。因此，下面在分析基于FPGA的数字图像处理方法时，要结合方形窗的概念，从图像预处理和图像分割两方面入手。

一、背景介绍

在数字多媒体技术全面推广中，数字图像处理技术得到了各行企业的认可，如在工业生产、商用及民用等领域都展现出了积极作用。在图像处理技术大范围应用中，图像处理系统也越发完善。一般来讲，图像处理系统主要分为两点，一方面为图像采集，另一方面为图像处理。其中，前者包含了图像缓存、控制接口电路等内容，主要用于将得到的模拟视频信号转变为数字图像信号，而后将这些内容传递给专用处理器件或计算机；而后者既是计算机，又是专业图像处理器件，而有效结合两者，不仅能快速完成各类处理算法，而且可以提高图像处理系统工作性能。整合实践案例分析可知，图像处理工作主要分为两种，其一为低级处理，不仅数量大，算法简单，而且具有并行性；其二为高级处理，实际算法过于繁琐，且数据量较小。在处理低级图像时，如果运用软件进行操作需要消耗大量时间，但若是结合硬件操作，不仅能处理庞大数据，而且可以提高实践工作效率；而在高级处理阶段，结合软件进行工作性价比更高。现阶段，随着现场可编程门阵列FPGA的发展，图像处理系统的性能优化得以实现，尤其是在面对数量庞大的底层图像处理工作时，实际运算结果较为简单。通过将FPGA看作主要处理芯片的图像处理系统，能更好满足数字图像处理需求。目前，这种方法不仅能用于电网线路检修，而且可以在强电中发挥积极作用。

二、图像处理方法的概述

由于图像处理具有极强的技术性和针对性，所以会结合不同要求和应用方向提出具有差异性的处理方法。现阶段，图像处理融合了多个学科特点，实际应用方法也归纳了多个学科优秀的研究成果[1]。而算法原理与专用硬件作为计算机图像处理关注的焦点问题，通常情况下会运用两种方法进行工作，一种是指在空间域中处理，如集合论等，而另一种是指在转变空间图像后处理，如经过傅立叶变换到频率域，并在其中进行各类处理工作，而后再转为图像的空间域，以此得到处理后的图像。

三、基于FPGA分析数字图像处理的方法及内容

（一）图像预处理算法

1.中值滤波算法

其作为图像预处理中非常关键的一种方法，在构成、传递图像等过程中会受噪音影响出现质量偏差，此时可以结合平滑、滤波等进行预处理。这种方法在空间域滤波技术中经常出现，对比其他技术分析，不仅能有效处理噪音，而且可以保留图像边缘信息。由于在运算中应用中值滤波不需要研究图像的统计特点，所以操作较为便捷。根据分析李飞飞[2]等提出的中值滤波算法改进方法可知，排序模块要记录超过每个像素数据的数量，而后对最终结果进行对比分析，这样必然会增加寄存器占用率。如果将一个阙值设定为TH，那么在明确中值后，对比两者，就可以得到下列等式：

其中，代表中值，代表中心点图像数据，而TH代表阈值。如果前两者差的绝对值大于预先设定的TH，就表明是噪音，可以用求得取代原有数据值，不然会把看作有效数据，且维持不变。

2.快速中值滤波算法

结合陈加成、付昱强[3]提出的算法分析，对3×3窗口的像素值要按照以下步骤进行操作：第一，按列降序排序；第二，按行降序排序；第三，结合对角线上的元素，将其看作模板中值输出的快速中值滤波算法。由于3×3窗口的九个像素值分为别、、、、、、、、，因此实际操作要按照以下顺序进行：首先以列为依据，对每一列中的元素排序，这样可以得到三列数据，其中最大值是Max（i=1,2,3），中间值是Med（i=1,2,3），最小值是Min（i=1,2,3）；其次以行为标准对其排序，这样又能获取三行数据，且最大值是Ai（i=1,2,3）,中间值是Bi（i=1,2,3）,最小值是Ci（i=1,2,3）；最终要结合上一步操作得到的矩阵对角线上的像素值，分别为Ai、Bi、Ci，并做好中值的输出操作。

3.均值滤波算法

这种算法作为空间域滤波算法的一种，在以往应用中展现出了线性特点。空间域滤波会