当前位置:高校自动化网 >> fpga >> 浏览文章

直方图均衡的理论基础

文章来源:电路图站 作者:佚名


该文章讲述了直方图均衡的理论基础.

  直方图均衡作为一种基础的图像处理方法在很多领域得到应用,但大多是通过DSP或

者CPU编程实现,其优点是灵活性比较高,调试方便,最大的缺点是很难做到实时或者准实时处理,这在某些领域是不可接受的。而使用FPGA实现可以很好地解决实时处理的难题,而且目前的FPGA资源容量已经很丰富,片内的SRAM/PLL/逻辑资源已经足以应对一般图像处理算法的需要,同时随着价格的不断下降,客观上使得FPGA成为图像处理算法实现不错的选择。

  本文主要介绍在FPGA上实现直方图均衡算法的总体结构和最重要的两个子模块的实现细节,以及最终的实现结果。

  1 直方图均衡的理论基础

  原始图像灰度值r归一化在0~1之间,p(r)为原始图像灰度分布的概率密度函数。直方图均衡化处理实际上就是寻找一个灰度变换函数T,使得变化后的灰度值s=T(r), 其中,s归一化为0~1,即建立r与s之间的映射关系,要求处理后图像灰度分布的概率密度函数p(s)=1,期望所有灰度级出现概率相同。

  对于数字图像离散情况,其直方图均衡化处理的计算步骤如下:

  (1)统计原始图像的直方图

点击浏览下一页

  式中,rk是归一化的输入图像灰度;nk是输入图像中归一化灰度等于rk的像素个数;n是输入图像的像素总数。

  (2)计算直方图累积分布曲线

点击浏览下一页

  (3)用累积分布函数作变换函数进行图像灰度变换

  根据计算得到的累积分布函数,建立输入图像与输出图像灰度之间的对应关系,最后要将变换后的灰度恢复成原先范围。

相关文章:
  • 周立功博文答博友问如何兼顾学习ARM与FPGA!
  • 同为下降沿,用法却不同
  • 转贴FPGA开发的十点经验
  • 上一篇:FPGA设计与DSP设计的区别
    下一篇:没有了
    最近更新